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摘要:
说话人特征参数的提取直接影响识别模型的建立,MFCC与LPC参数提取方法,分别以局域低频信息和全局AR信号为主要特征.提出一种基于duffing随机共振的说话人频谱特征提取方法.仿真结果表明,该方法能识别说话人之间频谱的微小差别,有效地提取说话人频谱的基本特征,从而为说话人识别模型提供更为精细的识别模型.
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文献信息
篇名 基于duffing随机共振的说话人特征提取方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 duffing随机共振 说话人识别(SR) 特征提取
年,卷(期) 2012,(35) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 123-125,142
页数 4页 分类号 TP912.34
字数 1914字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1105-0197
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 潘平 贵州大学计算机科学与信息学院 66 177 7.0 9.0
2 何朝霞 贵州大学计算机科学与信息学院 5 46 5.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
duffing随机共振
说话人识别(SR)
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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