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摘要:
说话人识别是语音识别的一种特殊方式,其目的不是识别语音内容,而是识别说话人是谁,即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化(VQ)可避免困难的语音分段问题和时间归整问题,且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种方法。当用于训练的数据量较小时,复倒谱特征可以得到比较稳定的识别性能。VQ的改进方法避免了说话人识别系统的训练时间与使用时间相差过长从而导致系统的性能明显下降以及若利用自相关函数带来的大量运算。
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说话人识别
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 应用VQ的说话人识别系统的改进
来源期刊 中国科教博览 学科 工学
关键词 复倒谱 说话人识别 矢量量化 短时平均幅度差
年,卷(期) 2004,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 56-57
页数 2页 分类号 TN912.3
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张友纯 中国地质大学信息工程学院 39 208 7.0 13.0
2 王蕾 中国地质大学信息工程学院 21 348 8.0 18.0
3 周燕 中国地质大学信息工程学院 4 45 2.0 4.0
传播情况
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2004(0)
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研究主题发展历程
节点文献
复倒谱
说话人识别
矢量量化
短时平均幅度差
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国科教博览
月刊
1811-8755
51-1364/N
成都市中和朝阳路343号
出版文献量(篇)
842
总下载数(次)
3
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