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基于LVQ神经网络的水果图像分割研究
1
作者 郭勇 黄骏 +2 位作者 陈维 高华杰 李梦超 《井冈山大学学报(自然科学版)》 2024年第4期76-83,共8页
由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选... 由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选取一些像素作为网络的学习监督信号,仅以灰度图像中相同位置像素3×3邻域的Kirsch算子梯度值作为输入,训练权值;最后重新将原灰度图像的Kirsch算子梯度值输入到训练好的网络中,获得封闭的边沿并填充得到二值图像。考察了14幅像素为640×480的水果图像,结果表明:网络在很宽广的阈值范围内(0.001~0.99)分割得到完整、一致的二值图像;面积误差最小为0.9%,最大为8.83%,不依赖于优化的阈值,不需要对原始图像滤波预处理。与没有阈值及滤波的算法相比,本方案的误差和时间复杂度均更低;与设置了阈值和/或滤波的算法相比,本方案与之相当,甚至效果更优。 展开更多
关键词 水果图像分割 Lvq神经网络 KIRSCH算子 CANNY算子 面积误差 时间复杂度 阈值
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基于改进MFCC和VQ的变压器声纹识别模型 被引量:84
2
作者 王丰华 王邵菁 +2 位作者 陈颂 袁国刚 张君 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1535-1542,共8页
为准确地获取变压器的噪声特性,该文提出了一种基于改进梅尔频率倒谱系数和矢量量化算法的变压器声纹识别模型。首先对变压器噪声信号进行分帧和加窗处理,然后综合运用加权处理法和主成分分析法对现有的MFCC特征向量提取算法进行改进,... 为准确地获取变压器的噪声特性,该文提出了一种基于改进梅尔频率倒谱系数和矢量量化算法的变压器声纹识别模型。首先对变压器噪声信号进行分帧和加窗处理,然后综合运用加权处理法和主成分分析法对现有的MFCC特征向量提取算法进行改进,进而基于VQ算法对变压器噪声信号进行识别。以某10k V变压器为对象进行空载试验,对不同铁芯松动下的噪声信号进行测试。计算结果表明,改进后的MFCC特征向量提取算法具有识别效率高和计算速度快的特点,所得到的MFCC特征向量能准确反映不同铁芯压紧程度下的变压器噪声特征,且基于VQ算法的识别结果与预设铁芯工况吻合良好。研究结果可为变压器结构优化设计及噪声治理提供依据。 展开更多
关键词 变压器 梅尔频谱倒谱系数 声纹识别 矢量量化 主成分分析 噪声
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模糊聚类与LBG级联的VQ算法 被引量:4
3
作者 姜占才 孙燕 姚刚 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第5期155-159,共5页
针对LBG算法初始码本随机选取后易出现空胞腔、易陷入局部极小、迭代次数大等缺陷,本文依据模糊聚类理论引入了矢量量化码本设计训练的模糊聚类与LBG级联算法:先用模糊聚类算法训练码本,将训练得到的码本作为传统LBG算法的初始码本,再... 针对LBG算法初始码本随机选取后易出现空胞腔、易陷入局部极小、迭代次数大等缺陷,本文依据模糊聚类理论引入了矢量量化码本设计训练的模糊聚类与LBG级联算法:先用模糊聚类算法训练码本,将训练得到的码本作为传统LBG算法的初始码本,再用传统LBG算法训练。论述了模糊聚类和LBG联合算法的原理与方法;用该算法分别训练了语音线性预测系数的对数面积比(LAR)码本和语音子带浊音度码本;训练过程显示,模糊聚类训练阶段能训练到码本设计目标或接近目标,再经LBG训练阶段,都能达到设计的最佳目标。将训练得到的码本用于多种声码器中进行仿真实验,得到了可懂度高且较自然、清晰的解码语音。 展开更多
关键词 矢量量化 模糊聚类 LBG 码本 训练样本集
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基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统 被引量:5
4
作者 展领 景新幸 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第13期136-138,共3页
针对传统支持向量机(SVM)在说话人识别中运算量过大的问题,提出了VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统。它应用仅自适应均值向量的最大后验概率矢量量化过程(VQ-MAP),来得到自适应的说话人模型,用此模型中的参数向量作为支持向量应用于SVM... 针对传统支持向量机(SVM)在说话人识别中运算量过大的问题,提出了VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统。它应用仅自适应均值向量的最大后验概率矢量量化过程(VQ-MAP),来得到自适应的说话人模型,用此模型中的参数向量作为支持向量应用于SVM来进行说话人识别。用Matlab进行仿真实验,结果表明,基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统大大降低了运算量,SVM训练时间短,且具有较高的识别率。 展开更多
关键词 矢量量化(vq) 最大后验概率(MAP)自适应 支持向量机(SVM) 说话人识别
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基于小波变换的快速矢量量化(VQ)编码 被引量:5
5
作者 贺添 麻冰涓 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第2期140-144,共5页
信源大多存在相关性,即使对无记忆的信源来说,矢量量化编码相对于标量量化来说能够得到更好的效果.但是纯粹的矢量编码后得到的图像,压缩比高时图像失真也高,而且对于整幅图像都采用相同的矢量量化,收敛速度也慢.采用先对图像进行小波变... 信源大多存在相关性,即使对无记忆的信源来说,矢量量化编码相对于标量量化来说能够得到更好的效果.但是纯粹的矢量编码后得到的图像,压缩比高时图像失真也高,而且对于整幅图像都采用相同的矢量量化,收敛速度也慢.采用先对图像进行小波变换,然后对低频分量分配较少的压缩位,减少图像失真,而高频分量分配较多的压缩位,达到较高的压缩比.在进行矢量量化编码时采用了一种快速算法,加快了编码的速度. 展开更多
关键词 小波变换 矢量量化 图像压缩
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基于LVQ神经网络的轨道单元状态综合评判方法研究 被引量:4
6
作者 许贵阳 刘金朝 +1 位作者 曲建军 史天运 《铁道建筑》 北大核心 2013年第10期84-87,共4页
为了有效利用多种检测数据评判轨道单元的状态,提出利用LVQ(学习矢量量化)神经网络建立轨道单元特征参数与轨道单元分级的关联模型,通过对TQI(轨道质量指数)、轨道几何、加速度、晃车仪、添乘仪、人体感觉的超限扣分加权得到轨道单元的... 为了有效利用多种检测数据评判轨道单元的状态,提出利用LVQ(学习矢量量化)神经网络建立轨道单元特征参数与轨道单元分级的关联模型,通过对TQI(轨道质量指数)、轨道几何、加速度、晃车仪、添乘仪、人体感觉的超限扣分加权得到轨道单元的量化评分指标,并利用层次分析法确定各特征参数的权系数。根据大量实测数据建立随机样本,利用聚类方法确定轨道单元状态的分级。以轨道单元的量化评分指标作为输入,以聚类得到的表征轨道单元分级的矢量量化数据作为输出,利用误差反向传播方法训练LVQ神经网络模型。利用新的评判方法对某线路的轨道单元状态进行评判,结果表明该方法可行、有效,为轨道单元状态综合评判提供了一条新途径。 展开更多
关键词 轨道单元 学习矢量量化 神经网络 层次分析法 聚类方法
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基于GA/VQ的说话人辨认的研究与实现 被引量:3
7
作者 王金明 李恩波 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 2005年第3期214-218,共5页
为了改善在矢量量化说话人识别中,采用模板(码书)表征说话人,模板的质量对识别系统的性能。采用遗传算法改进模板的生成方式,构建了一种GA/VQ说话人辨认系统,给出了一种GA/VQ识别算法,通过遗传操作获得全局优化的说话人模板。实验证明,G... 为了改善在矢量量化说话人识别中,采用模板(码书)表征说话人,模板的质量对识别系统的性能。采用遗传算法改进模板的生成方式,构建了一种GA/VQ说话人辨认系统,给出了一种GA/VQ识别算法,通过遗传操作获得全局优化的说话人模板。实验证明,GA/VQ方法提高了码书的质量,比经典矢量量化识别系统识别率高。 展开更多
关键词 说话人辨认 GA 矢量量化 识别系统 说话人识别 生成方式 算法改进 识别算法 全局优化 遗传操作 实验证明 模板 识别率 码书 质量
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一种基于VQ的自适应多重水印算法 被引量:1
8
作者 林其伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第35期68-70,73,共4页
提出一种基于矢量量化和DCT的多重鲁棒性水印算法,所提算法利用人类HVS及图像特征将不同的水印信号分别嵌入到载体图像的码书和DCT域中,通过自适应选择嵌入参数,保证水印算法的不可见性及抗攻击性能。实验结果表明所提水印算法比基于扩... 提出一种基于矢量量化和DCT的多重鲁棒性水印算法,所提算法利用人类HVS及图像特征将不同的水印信号分别嵌入到载体图像的码书和DCT域中,通过自适应选择嵌入参数,保证水印算法的不可见性及抗攻击性能。实验结果表明所提水印算法比基于扩频调制的水印算法在抵抗各种信号处理所带来的攻击的鲁棒性方面有较大的改进,特别在抵抗同谋攻击方面具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 水印 矢量量化 人类视觉系统(HVS) 扩频 鲁棒性
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Comparative Study on VQ-Based Efficient Mandarin Speech Recognition Method
9
作者 谢湘 赵军辉 匡镜明 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2002年第3期266-270,共5页
A VQ based efficient speech recognition method is introduced, and the key parameters of this method are comparatively studied. This method is especially designed for mandarin speaker dependent small size word set r... A VQ based efficient speech recognition method is introduced, and the key parameters of this method are comparatively studied. This method is especially designed for mandarin speaker dependent small size word set recognition. It has less complexity, less resource consumption but higher ARR (accurate recognition rate) compared with traditional HMM or NN approach. A large scale test on the task of 11 mandarin digits recognition shows that the WER(word error rate) can reach 3 86%. This method is suitable for being embedded in PDA (personal digital assistant), mobile phone and so on to perform voice controlling like digits dialing, name dialing, calculating, voice commanding, etc. 展开更多
关键词 speech recognition vector quantization(vq) speaker dependent digits recognition
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说话人识别中采用混合免疫算法的VQ码本设计
10
作者 许允喜 俞一彪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第2期339-341,384,共4页
矢量量化(VQ)方法是文本无关说话人识别中广泛应用的建模方法之一,它的主要问题是码本设计问题。语音特征参数是高维数据,样本分布复杂,因此码本设计的难度也很大,传统的LBG算法只能获得局部最优的码本。提出一种VQ码本设计的新方法,将... 矢量量化(VQ)方法是文本无关说话人识别中广泛应用的建模方法之一,它的主要问题是码本设计问题。语音特征参数是高维数据,样本分布复杂,因此码本设计的难度也很大,传统的LBG算法只能获得局部最优的码本。提出一种VQ码本设计的新方法,将小生境技术与K-均值算法融入到免疫算法训练过程中,形成混合免疫算法,采用针对高维数据聚类的改进变异算子,降低了随机变异的盲目性,增强群体的全局及局部搜索能力,同时通过接种疫苗提高算法的收敛速度。说话人识别实验表明,与传统LBG和基于混合遗传算法的VQ码本设计方法相比,该方法可以得到更优的模型参数,使得系统的识别率进一步提高。 展开更多
关键词 说话人识别 免疫算法 矢量量化 遗传算法
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基于MVQM的说话人识别的研究
11
作者 谢建平 成新民 赵力 《电声技术》 2006年第2期41-43,共3页
提出了一种新的说话人识别方法。该方法综合了VQ和GMM的优点,通过用VQ误差尺度取代传统GMM的输出概率函数,减少了建模时对训练数据量的要求,提高了识别速度。实验结果证明了该方法的有效性。
关键词 说话人识别 矢量量化 混合高斯模型 混合矢量量化模型
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基于VQ的说话人识别系统的实现 被引量:3
12
作者 王吉林 《天津职业大学学报》 2004年第6期39-42,48,共5页
系统以语音信号的LPC倒谱系数、差值倒谱系数、基音周期和差值基音周期的混合特征参数作为识别的特征矢量集,运用矢量量化(VQ)技术实现了与文本有关的说话人识别。在一个10人,1800个语音的语音库上进行了系统的识别实验,其中单音节语音... 系统以语音信号的LPC倒谱系数、差值倒谱系数、基音周期和差值基音周期的混合特征参数作为识别的特征矢量集,运用矢量量化(VQ)技术实现了与文本有关的说话人识别。在一个10人,1800个语音的语音库上进行了系统的识别实验,其中单音节语音的平均识别率达到了92%,双音节语音达到了96.67%,四音节语音达到了97.67%。系统用于实时识别也收到了较好的效果。 展开更多
关键词 谱系数 实时 识别率 矢量量化(vq) 系统 特征矢量 倒谱 语音 单音节 双音节
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基于VQ和GMM的实时声纹识别研究 被引量:3
13
作者 鲁晓倩 关胜晓 《计算机系统应用》 2014年第9期6-12,共7页
目前声纹识别系统已经实现较高的识别精度,但是随着目标说话人个数的增加,一般系统很难满足实时性的要求,由此提出一种双层识别模型.在第一层识别模型中,采用基于VQ-VPT(Vector Quantization-Vantage Point Tree)模型进行快速匹配,挑选... 目前声纹识别系统已经实现较高的识别精度,但是随着目标说话人个数的增加,一般系统很难满足实时性的要求,由此提出一种双层识别模型.在第一层识别模型中,采用基于VQ-VPT(Vector Quantization-Vantage Point Tree)模型进行快速匹配,挑选出与测试者声纹特征最相近的K个目标说话人声纹模型.在第二层识别模型中,采用GMM-UBM(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model)模型,精确匹配上层模型得到的K个目标说话人声纹模型,并做出最终的判决.实验验证,双层识别模型在确保高识别精度的前提下,大幅度的提高了系统的识别速度. 展开更多
关键词 声纹识别 矢量量化 优势节点树 高斯混合模型 通用背景模型
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Design of quantum VQ iteration and quantum VQ encoding algorithm taking O(√N) steps for data compression 被引量:2
14
作者 庞朝阳 周正威 +1 位作者 陈平形 郭光灿 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第3期618-623,共6页
Vector quantization (VQ) is an important data compression method. The key of the encoding of VQ is to find the closest vector among N vectors for a feature vector. Many classical linear search algorithms take O(N)... Vector quantization (VQ) is an important data compression method. The key of the encoding of VQ is to find the closest vector among N vectors for a feature vector. Many classical linear search algorithms take O(N) steps of distance computing between two vectors. The quantum VQ iteration and corresponding quantum VQ encoding algorithm that takes O(√N) steps are presented in this paper. The unitary operation of distance computing can be performed on a number of vectors simultaneously because the quantum state exists in a superposition of states. The quantum VQ iteration comprises three oracles, by contrast many quantum algorithms have only one oracle, such as Shor's factorization algorithm and Grover's algorithm. Entanglement state is generated and used, by contrast the state in Grover's algorithm is not an entanglement state. The quantum VQ iteration is a rotation over subspace, by contrast the Grover iteration is a rotation over global space. The quantum VQ iteration extends the Grover iteration to the more complex search that requires more oracles. The method of the quantum VQ iteration is universal. 展开更多
关键词 data compression vector quantization Grover's algorithm quantum vq iteration
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DCT域结合VQ的自适应图象压缩方案
15
作者 何任杰 饶利芸 王昌宝 《河北工学院学报》 1993年第1期69-80,共12页
提出了DCT域结合VQ的图象信息压缩方案。有两个特点:1.基于图象信号的非平稳性等特点,分块DCT后,根据变换域系数的能量分布进行信源分类产生自适应方案,2.分类后的信源进行一个我们称之为“子块重排”的变换域操作,从而得到很好的VQ结... 提出了DCT域结合VQ的图象信息压缩方案。有两个特点:1.基于图象信号的非平稳性等特点,分块DCT后,根据变换域系数的能量分布进行信源分类产生自适应方案,2.分类后的信源进行一个我们称之为“子块重排”的变换域操作,从而得到很好的VQ结果。实验表明本文方案在利用图象信源的非平稳性,提高矢量量化器效率,简化矢量量化器设计,以及系统实现的便利性诸方面具有较大的优越性。 展开更多
关键词 图象压缩 DCT域 矢量量化 图象编码
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A high fidelity VQ coding algorithm with region adaptive subbanding
16
作者 杨仲琦 白直灿 +1 位作者 李冬梅 杨长生 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2005年第1期43-48,共6页
Image subbands can be obtained by using filterbank. Traditional compression method uses direct entropy coding for each subband. After studying the energy distribution in image subbands, we proposed a vector quantizati... Image subbands can be obtained by using filterbank. Traditional compression method uses direct entropy coding for each subband. After studying the energy distribution in image subbands, we proposed a vector quantization (VQ) coding algorithm to image subband. In the algorithm, vector quantizers were adaptively designed for high-frequency bands in an image. In particular, the edges of the image were examined and fewer bits were assigned to high-energy regions. The experimental result showed that the algorithm had higher SNR and higher compression ratio than possible by traditional subband coding, JPEG and JPEG 2000. 展开更多
关键词 Image compression SUBBAND vector quantization (vq)
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A Codebook Design Method for Robust VQ-Based Face Recognition Algorithm
17
作者 Qiu Chen Koji Kotani +1 位作者 Feifei Lee Tadahiro Ohmi 《Journal of Software Engineering and Applications》 2010年第2期119-124,共6页
In this paper, we present a theoretical codebook design method for VQ-based fast face recognition algorithm to im-prove recognition accuracy. Based on the systematic analysis and classification of code patterns, first... In this paper, we present a theoretical codebook design method for VQ-based fast face recognition algorithm to im-prove recognition accuracy. Based on the systematic analysis and classification of code patterns, firstly we theoretically create a systematically organized codebook. Combined with another codebook created by Kohonen’s Self-Organizing Maps (SOM) method, an optimized codebook consisted of 2×2 codevectors for facial images is generated. Experimental results show face recognition using such a codebook is more efficient than the codebook consisted of 4×4 codevector used in conventional algorithm. The highest average recognition rate of 98.6% is obtained for 40 persons’ 400 images of publicly available face database of AT&T Laboratories Cambridge containing variations in lighting, posing, and expressions. A table look-up (TLU) method is also proposed for the speed up of the recognition processing. By applying this method in the quantization step, the total recognition processing time achieves only 28 msec, enabling real-time face recognition. 展开更多
关键词 FACE Recognition vector QUANTIZATION (vq) CODEBOOK Design Code Classification HISTOGRAM Method
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A VECTOR QUANTIZATION BASED APPROACH FOR CFA DATA COMPRESSION IN WIRELESS ENDOSCOPY CAPSULE
18
作者 Li Xiaowen Li Guolin +1 位作者 Xie Xiang Wang Zhihua 《Journal of Electronics(China)》 2008年第6期834-839,共6页
A novel approach for near-lossless compression of Color Filtering Array (CFA) data in wireless endoscopy capsule is proposed in this paper. The compression method is based on pre-processing and vector quantization. Fi... A novel approach for near-lossless compression of Color Filtering Array (CFA) data in wireless endoscopy capsule is proposed in this paper. The compression method is based on pre-processing and vector quantization. First, the CFA raw data are low pass filtered and rearranged during pre-processing. Then, pairs of pixels are vector quantized into macros of 9 bits by applying block par-tition and index mapping in succession. These macros are entropy compressed by Joint Photographic Experts Group-Lossless Standard (JPEG-LS) finally. The complex step of codeword searching in Vector Quantization (VQ) is avoided by a predefined partition rule, which is suitable for hardware imple-mentation. By control of the pre-processor and VQ scheme, either high quality compression under un- filtered case or high ratio compression under filtered case can be realized, with the average Peak Sig-nal-to-Noise Ratio (PSNR) more than 43dB and 37dB respectively. Compared with the state-of-the-art method and the previously proposed method, our compression approach outperforms in compression performance as well as in flexibility. 展开更多
关键词 PRE-PROCESSING vector Quantization vq Block partition Index mapping Joint Pho-tographic Experts Group-Lossless Standard (JPEG-LS)
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引入预训练表示混合矢量量化和CTC的语音转换
19
作者 王琳 黄浩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期313-320,共8页
预训练模型通过自监督学习表示在非平行语料语音转换(VC)取得了重大突破。随着自监督预训练表示(SSPR)的广泛使用,预训练模型提取的特征中被证实包含更多的内容信息。提出一种基于SSPR同时结合矢量量化(VQ)和联结时序分类(CTC)的VC模型... 预训练模型通过自监督学习表示在非平行语料语音转换(VC)取得了重大突破。随着自监督预训练表示(SSPR)的广泛使用,预训练模型提取的特征中被证实包含更多的内容信息。提出一种基于SSPR同时结合矢量量化(VQ)和联结时序分类(CTC)的VC模型。将预训练模型提取的SSPR作为端到端模型的输入,用于提高单次语音转换质量。如何有效地解耦内容表示和说话人表示成为语音转换中的关键问题。使用SSPR作为初步的内容信息,采用VQ从语音中解耦内容和说话人表示。然而,仅使用VQ只能将内容信息离散化,很难将纯粹的内容表示从语音中分离出来,为了进一步消除内容信息中说话人的不变信息,提出CTC损失指导内容编码器。CTC不仅作为辅助网络加快模型收敛,同时其额外的文本监督可以与VQ联合优化,实现性能互补,学习纯内容表示。说话人表示采用风格嵌入学习,2种表示作为系统的输入进行语音转换。在开源的CMU数据集和VCTK语料库对所提的方法进行评估,实验结果表明,该方法在客观上的梅尔倒谱失真(MCD)达到8.896 d B,在主观上的语音自然度平均意见分数(MOS)和说话人相似度MOS分别为3.29和3.22,均优于基线模型,此方法在语音转换的质量和说话人相似度上能够获得最佳性能。 展开更多
关键词 预训练表示 自监督学习 矢量量化 解耦 联结时序分类
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基于多特征序贯判决的电话语音声纹鉴别方法研究 被引量:4
20
作者 田岚 白树忠 郑丽娜 《山东大学学报(工学版)》 CAS 2003年第6期648-651,共4页
提出一种基于倒谱特征矢量量化结合音调特征序贯判决的电话语音声纹识别方法 .文中分析了长时LPC倒谱特征和音调特征的特性 ;根据LPC倒谱各维分量对说话人识别贡献不同 ,改进了失真测度 ;用矢量量化方法建立每个说话人语音模型 ,构成一... 提出一种基于倒谱特征矢量量化结合音调特征序贯判决的电话语音声纹识别方法 .文中分析了长时LPC倒谱特征和音调特征的特性 ;根据LPC倒谱各维分量对说话人识别贡献不同 ,改进了失真测度 ;用矢量量化方法建立每个说话人语音模型 ,构成一种分类准确、存储数据少、响应速度快的不依赖文本的声纹鉴别系统 ;构造一种简化的音调测度 ,将声道和声源特征结合 ,采用序贯判决策略 ,提高了系统的顽健性 .实验表明 ,在 60位说话人集合中 ,用大约 10秒的话音做识别 ,正确率达 展开更多
关键词 电话语音 矢量量化 序贯 调测 声纹识别 倒谱 话音 顽健性 存储数据 语音模型
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