基于高斯语音滤波的稳健文本无关说话人识别

• 作者: 刘加 周静芳 李科 陈一宁
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 高斯语音滤波 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 179-181
• 页数: 3页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3611字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.02.067

摘要

基于高斯模型,提出一种去除实际电话录音中噪音、静音等非语音信号的新方法.与传统的语音检测器方法相比,基于高斯语音滤波的方法在不同信道条件下都可以自动进行,更好地保留了与说话人身份有关的信息.实验结果表明,采用该方法的系统的等错误率比传统方法最多下降了21.2%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘加	清华大学电子工程系	79	938	18.0	28.0
2	周静芳	清华大学电子工程系	3	38	3.0	3.0
3	陈一宁	清华大学电子工程系	6	74	5.0	6.0
4	李科	清华大学电子工程系	12	48	3.0	6.0