改进K-means在声纹识别中的优越性研究

本文探讨了在声纹识别领域中改进K-means算法的应用，针对的是基于高斯混合模型（GMM）的声纹识别算法。K-means算法作为GMM模型参数初始化的重要手段，其传统版本在聚类过程中主要依赖于欧氏距离进行分类，然而这种做法未能充分考虑类内各个向量分布的差异性，导致识别结果往往不尽如人意。 作者张彩娟、霍春宝、吴峰和韦春丽针对这一问题，对传统K-means算法进行了创新性的改进。他们的改进可能涉及使用更复杂的度量方式来衡量相似性，或者引入某种形式的数据预处理和特征选择，以减少因分布不均匀带来的影响。这种改进旨在捕捉更准确的聚类边界，从而提升声纹识别的准确性。 通过将改进后的K-means算法与GMM模型相结合，他们构建了一种新型的声纹识别系统。实验结果显示，相较于传统的K-means算法，改进版本在实际应用中展现出显著的优势，能够提供更为可靠的说话人识别效果。这种改进不仅提高了声纹识别系统的鲁棒性和稳定性，还可能有助于降低误识别率，对于提高语音生物识别系统的性能具有重要意义。 本文的研究关键词包括K-means算法、GMM以及说话人识别，其研究方向属于自然科学领域，特别是在计算机科学和信息技术中的模式识别和机器学习。文章的发表期刊为《辽宁工业大学学报（自然科学版）》，发表时间为2011年10月，具有较高的学术价值。整个研究过程遵循了严格的学术规范，通过对传统方法的优化，为声纹识别技术的发展做出了积极贡献。