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基于GMM超向量核函数的说话人识别
针对现有说话人识别系统识别率不高，鲁棒性能差的缺点，提出了一种基于超向量的核函数构造方法。通过对超向量进行KL 散度变换和L2 线性内积变换，分别得到KL 散度线性核函数、KL 散度非线性核函数以及L2 内积核函数。实验结果表明，将这三种核函数分别应用于支持向量机的说话人识别系统，可以得到优于常规核函数的识别性能。
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