改进的基于VQ+WNN的说话人识别研究

• 作者: ZHANG Peng 王成儒
• 来源期刊: 无线电通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 小波神经网络 矢量量化 分量处理
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 综合电子信息技术
• 页码范围: 30-32
• 页数: 3页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 2973字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3114.2008.04.012

摘要

VQ+WNN(Vector Quantization and Wavelet Neural Network)说话人识别系统主要利用VQ进行矢量量化,将量化矢量送到小波神经网络进行说话人训练和识别.经过VQ量化后的特征矢量可以大大减少小波神经网络的运算量,提高网络的收敛速度与识别精度.虽然运算量是可以接受的,但如果在矢量量化之前采用分量处理方法,去除对识别精度影响不大的特征矢量,则可进一步减少运算量,而识别精度基本维持不变.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王成儒	燕山大学研究生学院	121	995	16.0	24.0
2	ZHANG Peng	燕山大学研究生学院	1	0	0.0	0.0