)旨数、计盒维数和截距；使用这7维特征参数,采用有别于传统的模式识别方法一高斯混合模型(Gaussian mixture model GMM)和支持向量机(Support vector machine SVM),非侵害地自动识别正常与病态的嗓音,取数据库中151例嗓音中的39例正常和36例病态嗓音作...
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In algorithm ways, Gaussian mixture model (GMM) is the most successful speaker recognition model at present.
在算法方面，高斯混合模型(GMM)是目前最成功的一种说话人识别模型。
Gaussian mixture model (GMM) has been widely used for text-independent speaker recognition. This method has simple and efficient character.
高斯混合模型(GMM)已广泛地应用于文本无关的说话人识别系统，该方法具有简单高效的特点。
The traditional training methods of Gaussian Mixture Model(GMM) are sensitive to the initial model parameters, which often leads to a local optimal parameter in practice.
为了解决传统高斯混合模型（GMM）对初值敏感，在实际训练中极易得到局部最优参数的问题，提出了一种采用微粒群算法优化GMM参数的新方法。
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