The Infinite Gaussian Models: An Application To Speaker Identification
Résumé: When modeling speech with traditional Gaussian Mixture Models (GMM) a major problem is that one need to fix a priori the number of GMMs. Using the infinite version of GMMs allows to overcome this problem. This is based on considering a Dirichlet process with a Bayesian inference via Gibbs sampling rather than the traditional EM inference. The paper investigates the usefulness of the infinite Gaussian modeling using the state of the art SVM classifiers.
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