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摘要:
研究了基于动态时间规正(DTW)和图论方法的语音识别和说话人识别的特征子集选择问题,提出了基于DTW距离的有向图方法(DTWDAG).此方法推广了基于欧氏距离的相似矩阵聚类方法,将图论聚类方法改进为语音和说话人特征选择的代价函数.并将此代价函数与(l-r)优化算法结合应用于孤立数字的特定人的语音识别和文本有关的说话人辩认的特征选择,实验结果表明,DTWDAG方法能够较好反映语音识别和说话人识别的特征子集的重要性.
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文献信息
篇名 基于DTW的语音识别和说话人识别的特征选择
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 特征选择 相似矩阵 动态时间规正 (l-r)优化算法
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 50-54
页数 5页 分类号 TN912|TP391|O235
字数 3997字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2005.01.009
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 程乾生 北京大学数学科学学院 48 1054 16.0 31.0
2 刘敬伟 清华大学电子工程系 17 67 5.0 8.0
4 徐美芝 清华大学数学科学系 2 31 1.0 2.0
5 郑忠国 北京大学数学科学学院 27 176 8.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
相似矩阵
动态时间规正
(l-r)优化算法
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
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