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摘要:
说话人识别系统在实际应用中面临的主要困难之一是鲁棒性问题,干净语音环境下识别率很高的说话人识别系统,在有噪语音环境下识别性能显著降低.解决这一问题的方法之一是寻找具有鲁棒性的特征参数.本文结合具有多分辨率分析特点的小波变换技术,提出一种基于小波变换的鲁棒型特征提取算法,以提高说话人识别系统在噪声环境下的识别性能.对40个说话人的语音库SUDA2002-D2,在加性高斯白噪声环境下进行的识别实验结果表明,本文提出的特征提取算法可以有效地提高说话人识别系统在噪声环境下的识别性能.
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文献信息
篇名 基于小波变换的鲁棒型特征提取及说话人识别
来源期刊 电路与系统学报 学科 工学
关键词 说话人识别 鲁棒型特征 小波变换 矢量量化
年,卷(期) 2005,(5) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 129-132
页数 4页 分类号 TN912.3|TP391.4
字数 4273字 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
说话人识别
鲁棒型特征
小波变换
矢量量化
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
电路与系统学报
双月刊
1007-0249
44-1392/TN
16开
广东省广州市
1996
chi
出版文献量(篇)
2090
总下载数(次)
5
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