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摘要:
通过数据挖掘技术实现对语音来源的识别,从而完成对说话人身份的认证以及操作权限的分配,具有非常重要的理论和实际意义.主要针对相同和不同语音内容两个类别的说话人语音识别进行了研究.通过在说话人识别领域广泛应用的梅尔频率倒谱系数进行语音的特征提取,并结合动态时间规整算法进行模式匹配分类.特别地,在不同的语音内容识别探究中,在采用动态时间规整算法前,结合了K-means++算法以及主成分分析算法来对梅尔频率倒谱系数矩阵进行降维和聚类,以保证待匹配模板的维度相近或相同.结果表明,在相同语音内容的识别过程中,选择合适的阈值可以获得较好的识别效果.
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文献信息
篇名 数据挖掘技术在语音识别中的应用
来源期刊 应用技术学报 学科 数学
关键词 说话人识别 梅尔频率倒谱系数 动态时间规整算法 K-means++算法 主成分分析算法
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 轨道交通与数理科学
研究方向 页码范围 84-87
页数 4页 分类号 O29
字数 3344字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2096-3424.2019.01.012
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 许元洪 上海应用技术大学理学院 1 0 0.0 0.0
2 郭琼 上海应用技术大学理学院 2 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
说话人识别
梅尔频率倒谱系数
动态时间规整算法
K-means++算法
主成分分析算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用技术学报
季刊
2096-3424
31-2133/N
大16开
上海是徐汇区漕宝路120号期刊社
2001
chi
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