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基于CASA的噪声环境下的话者辨认
1
作者
李冬冬
唐建
+1 位作者
李然军
李辉
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第5期1107-1111,共5页
传统的说话人识别系统在噪声环境下的识别率较低.基于计算听觉场景分析得到的二值掩码可以对噪声占主导部分进行重建,从而将与说话人相关的被破坏的信息重建起来.但是重建的效果受到该帧中可靠帧的比例的影响.因此,根据提取的二值掩码...
传统的说话人识别系统在噪声环境下的识别率较低.基于计算听觉场景分析得到的二值掩码可以对噪声占主导部分进行重建,从而将与说话人相关的被破坏的信息重建起来.但是重建的效果受到该帧中可靠帧的比例的影响.因此,根据提取的二值掩码来设定阈值,从而对测试特征的帧进行选取,将测试特征的帧划分为三类,分别用于重建、保留和丢弃.最终使用重建后的帧和保留的帧进行后续处理,并用于识别过程.实验结果表明,相较于原来的重建系统,该算法的识别率有了一定的提高.
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关键词
计算听觉场景分析
Gammatone频率倒谱系数(GFCC)
理想
二
值
掩码
(
ibm
)
阈
值
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职称材料
题名
基于CASA的噪声环境下的话者辨认
1
作者
李冬冬
唐建
李然军
李辉
机构
中国科学技术大学电子科学与技术系语音信息处理实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第5期1107-1111,共5页
文摘
传统的说话人识别系统在噪声环境下的识别率较低.基于计算听觉场景分析得到的二值掩码可以对噪声占主导部分进行重建,从而将与说话人相关的被破坏的信息重建起来.但是重建的效果受到该帧中可靠帧的比例的影响.因此,根据提取的二值掩码来设定阈值,从而对测试特征的帧进行选取,将测试特征的帧划分为三类,分别用于重建、保留和丢弃.最终使用重建后的帧和保留的帧进行后续处理,并用于识别过程.实验结果表明,相较于原来的重建系统,该算法的识别率有了一定的提高.
关键词
计算听觉场景分析
Gammatone频率倒谱系数(GFCC)
理想
二
值
掩码
(
ibm
)
阈
值
Keywords
computational auditory sense analysis ( CASA )
gammatone frequency cepstral coefficient ( GFCC )
ideal binary mask (
ibm
)
threshold
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于CASA的噪声环境下的话者辨认
李冬冬
唐建
李然军
李辉
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016
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