版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、說(shuō)話人識(shí)別是指通過(guò)說(shuō)話人語(yǔ)音信號(hào)的分析和特征提取,從而確定說(shuō)話人是否在所記錄的說(shuō)話人集合中,進(jìn)而確定說(shuō)話人是誰(shuí)的過(guò)程。它在許多領(lǐng)域內(nèi)有良好的應(yīng)用前景。 目前在說(shuō)話人識(shí)別中,要提高識(shí)別率有兩個(gè)重要的問(wèn)題需要解決:一是如何選取能夠有效表征說(shuō)話人特征的可靠參數(shù);二是如何選取合適的識(shí)別算法。本文主要是對(duì)特征參數(shù)的選取進(jìn)行了初步的探討,做了如下幾方面工作: 1.在特征提取方面,本文中分析了當(dāng)前最常用的兩種倒譜特征參數(shù):美爾頻率倒譜
2、系數(shù)(MFCC)和線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(LPCC)。并對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),一方面是采用二次提取的方法,將MFCC和UCC與其各自對(duì)應(yīng)的一階差分組合在一起形成新的特征參數(shù)。另一方面是本文還提出了將美爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)和線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(IJPCC)兩個(gè)基于不同模型的特征參數(shù)組合在一起形成新的特征參數(shù),實(shí)驗(yàn)的結(jié)果證明了這兩種方法與傳統(tǒng)的使用單一特征參數(shù)進(jìn)行識(shí)別相比都能有效的提高實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的識(shí)別率。此外,還嘗試著在預(yù)處理部分加入基于時(shí)域特征的端
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 耳語(yǔ)音說(shuō)話人識(shí)別的研究.pdf
- 基于說(shuō)話人識(shí)別的因特網(wǎng)語(yǔ)音傳輸系統(tǒng).pdf
- 會(huì)話語(yǔ)音中說(shuō)話人識(shí)別的研究.pdf
- 基于自適應(yīng)高斯混合模型說(shuō)話人識(shí)別的研究.pdf
- 基于改進(jìn)的高斯混合模型的說(shuō)話人識(shí)別的研究.pdf
- 基于說(shuō)話人識(shí)別的特征參數(shù)提取改進(jìn)算法的研究.pdf
- 基于特征補(bǔ)償?shù)淖詣?dòng)語(yǔ)音識(shí)別的研究.pdf
- 高速率網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于說(shuō)話人識(shí)別的VoIP語(yǔ)音審計(jì)系統(tǒng).pdf
- 基于高斯混合模型的與文本無(wú)關(guān)說(shuō)話人識(shí)別的研究.pdf
- 基于融合特征與高斯混合模型的說(shuō)話人識(shí)別研究.pdf
- 說(shuō)話人識(shí)別的前端處理研究.pdf
- 基于說(shuō)話人識(shí)別的門(mén)禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì).pdf
- 基于語(yǔ)音混合特征的情感識(shí)別研究.pdf
- 基于I-vector的說(shuō)話人識(shí)別的研究.pdf
- 基于矢量量化的說(shuō)話人識(shí)別的研究.pdf
- 語(yǔ)音特征空間映射提高說(shuō)話人識(shí)別性能.pdf
- 說(shuō)話人識(shí)別的自適應(yīng)算法研究.pdf
- 基于深度學(xué)習(xí)的短語(yǔ)音說(shuō)話人識(shí)別研究.pdf
- 基于稀疏表示的短語(yǔ)音說(shuō)話人識(shí)別.pdf
- 基于特征組合的說(shuō)話人識(shí)別研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論