原文服务方: 工业仪表与自动化装置       
摘要:
智能考勤系统在企业对员工的出勤考查中具有十分重要的作用。为了提高语音考勤系统的准确性,提出基于稀疏表示的说话人识别算法。该算法在通用背景模型的基础上提取说话人语音的高斯混合模型超向量,采用线性判别分析技术对超向量进行信道补偿和降维,再由低维超向量形成稀疏表示的过完备字典。根据话者测试语音在过完备字典上的重构误差,对话者的身份进行验证。实验结果表明,基于稀疏表示分类的语音考勤系统具有良好的性能。
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文献信息
篇名 基于稀疏表示分类的说话人识别算法及其在智能考勤系统中的应用
来源期刊 工业仪表与自动化装置 学科
关键词 语音考勤 说话人识别 稀疏表示 高斯混合模型超向量 线性判别分析
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 经验交流
研究方向 页码范围 84-87
页数 4页 分类号 TP391.42
字数 语种 中文
DOI
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 邢玉娟 兰州文理学院计算机系 38 93 5.0 7.0
2 谭萍 兰州文理学院计算机系 25 62 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
语音考勤
说话人识别
稀疏表示
高斯混合模型超向量
线性判别分析
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业仪表与自动化装置
双月刊
1000-0682
61-1121/TH
大16开
1971-01-01
chi
出版文献量(篇)
3676
总下载数(次)
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总被引数(次)
18688
论文1v1指导