Robust話者識別中統(tǒng)計模型的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、該文以提高話者識別系統(tǒng)的魯棒性為目標,深入研究了目前廣泛應用于語音處理的兩種統(tǒng)計模型-隱馬爾科夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）,重點研究了這兩種統(tǒng)計模型在魯棒性上的不足,提出了關于這兩種統(tǒng)計模型的改進模型,使話者識別系統(tǒng)的魯棒性得到較大提高.該文的主要研究內容與工作成果如下：1.提出了一種具有良好的噪聲魯棒性的基于小波變換和頻譜重構的語音特征參數（DWTMFCC）.2.以與文本相關的話者辨識為平臺,深入研究了隱馬爾科夫模型（HM

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