基于PDA平台的实时说话人识别系统

• 作者: 任舒彬 杨莹春
• 来源期刊: 电声技术
• 学科: 工学
• 关键词: 个人数字助理 说话人识别 主成分分析分类 Mel倒谱系数
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 语音技术
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TN91
• 字数: 3127字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8684.2007.01.017

摘要

受到模型规模大和计算量大的限制,经典的基于高斯混合模型的说话人识别方法不适合于资源有限的PDA平台实时说话人自动识别要求.以Mel倒谱系数为说话人特征,运用主成分分类技术,结合定点数计算技术实现实时说话人自动识别.在19个用户的语音库上进行系统识别实验,此新型分类技术的训练时间缩短为基线系统的1/50,测试时间缩短为1/12,模型规模缩小为1/6,同时识别性能达到94.7%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨莹春	浙江大学计算机科学与技术学院	15	344	6.0	15.0
2	任舒彬	浙江大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0