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与文本无关说话人识别
被引量:
2
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作者
赵玉晓
顾秀秀
张二华
《计算机与数字工程》
2014年第2期243-247,307,共6页
由于传统的说话人识别中,常用的特征参数有线性预测系数(LPC)、Mel频率倒谱系数(MFCC),采用单一特征参数并不能很好地反映说话人特性。针对这种情况,提出了引入Delta特征和特征组合的方法。实验结果表明,引入Delta特征和特征组合对识别...
由于传统的说话人识别中,常用的特征参数有线性预测系数(LPC)、Mel频率倒谱系数(MFCC),采用单一特征参数并不能很好地反映说话人特性。针对这种情况,提出了引入Delta特征和特征组合的方法。实验结果表明,引入Delta特征和特征组合对识别效果有明显提高,实验中选用GMM作为说话人识别模型。
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关键词
线性预测系数
梅尔倒谱系数
delta
特征
高斯混合模型
下载PDF
职称材料
题名
与文本无关说话人识别
被引量:
2
1
作者
赵玉晓
顾秀秀
张二华
机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机与数字工程》
2014年第2期243-247,307,共6页
文摘
由于传统的说话人识别中,常用的特征参数有线性预测系数(LPC)、Mel频率倒谱系数(MFCC),采用单一特征参数并不能很好地反映说话人特性。针对这种情况,提出了引入Delta特征和特征组合的方法。实验结果表明,引入Delta特征和特征组合对识别效果有明显提高,实验中选用GMM作为说话人识别模型。
关键词
线性预测系数
梅尔倒谱系数
delta
特征
高斯混合模型
Keywords
linear prediction coefficients
mel-frequency cepstral coefficients
delta feacher
gaussian mixture model
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
与文本无关说话人识别
赵玉晓
顾秀秀
张二华
《计算机与数字工程》
2014
2
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职称材料
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