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基于EMD的声纹特征参数提取
被引量:
3
1
作者
杨鸿武
刘亚丽
+1 位作者
周慧
宋海声
《西北师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2009年第5期63-68,95,共7页
提出了一种新的结合支持向量机(SVM)、经验模态分解(EMD)和短时处理技术的声纹识别方法,将EMD分解和短时处理技术相结合提取特征参数,采用SVM实现声纹识别.实验结果表明,所提出的方法比传统的短时分析+GMM方法在识别率上由92.5%提高到了...
提出了一种新的结合支持向量机(SVM)、经验模态分解(EMD)和短时处理技术的声纹识别方法,将EMD分解和短时处理技术相结合提取特征参数,采用SVM实现声纹识别.实验结果表明,所提出的方法比传统的短时分析+GMM方法在识别率上由92.5%提高到了95.1%.
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关键词
声纹识别
经验模态分解(EMD)
短时处理技术
支持向量机(SVM)
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职称材料
题名
基于EMD的声纹特征参数提取
被引量:
3
1
作者
杨鸿武
刘亚丽
周慧
宋海声
机构
西北师范大学物理与电子工程学院
出处
《西北师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2009年第5期63-68,95,共7页
基金
国家自然科学基金面上资助项目(60875015)
教育部科学研究重点资助项目(208146)
甘肃省自然科学基金资助项目(0803RJA022)
文摘
提出了一种新的结合支持向量机(SVM)、经验模态分解(EMD)和短时处理技术的声纹识别方法,将EMD分解和短时处理技术相结合提取特征参数,采用SVM实现声纹识别.实验结果表明,所提出的方法比传统的短时分析+GMM方法在识别率上由92.5%提高到了95.1%.
关键词
声纹识别
经验模态分解(EMD)
短时处理技术
支持向量机(SVM)
Keywords
speaker recognition
empirical mode decomposition (EMD)
short-time analysis
support vector machines(SVM)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD的声纹特征参数提取
杨鸿武
刘亚丽
周慧
宋海声
《西北师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2009
3
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职称材料
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