基于量子模距离的说话人识别方法

• 作者: 潘平 王洋 罗辉
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 量子 模距离 说话人 识别
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 高性能计算
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 2792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.01.007

摘要

概率测度和距离测度是模式识别最基本的两种测度,矢量量化算法是典型的基于距离测度的模式识别算法.根据量子模距离测度理论,在矢量量化算法的基础上,探索一种基于量子模距离的说话人识别方法.该方法针对说话人语音的时变性、随机性、特征维数较高等特点,将一帧语音信号视为一个量子态,并根据量子测量理论,对量子态之间进行模距离测量,从而对量子态进行有效的分类和聚类.研究表明该方法能有效地降低语音信号处理的复杂度.在经典计算机上的仿真表明,该方法在运行时间上略优于矢量量化算法,在识别率上明显优于矢量量化算法,为说话人识别的理论研究提供了新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洋	贵州大学计算机科学与信息学院	21	59	4.0	6.0
2	潘平	贵州大学计算机科学与信息学院	66	177	7.0	9.0
3	罗辉	贵州大学计算机科学与信息学院	10	24	3.0	4.0