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摘要:
传统的说话人识别中,人们往往认为人耳对相位信息不敏感而忽略了相位信息对语音识别的影响。为了验证相位信息对说话人识别的影响,提出了一种提取相位特征参数的方法。分别在纯净语音和带噪语音条件下,基于高斯混合模型,通过将相位特征参数与耳蜗倒谱系数(CFCC)相结合,研究了相位信息对说话人辨识性能的影响。实验结果标明:相位信息在说话人识别中也有着重要的作用,将其应用于说话人辨识系统,可明显提高系统的识别率和鲁棒性。
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文献信息
篇名 基于CFCC和相位信息的鲁棒性说话人辨识
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 说话人辨识 相位特征参数 耳蜗倒谱系数(CFCC) 高斯混合模型(GMM)
年,卷(期) 2015,(17) 所属期刊栏目 信息与信号处理
研究方向 页码范围 228-232
页数 5页 分类号 TN912.3
字数 4587字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1503-0123
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 高勇 四川大学电子信息学院 136 459 11.0 13.0
2 李作强 四川大学电子信息学院 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
说话人辨识
相位特征参数
耳蜗倒谱系数(CFCC)
高斯混合模型(GMM)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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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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