语音信号多维特征参数可视化

• 作者: 张丽娜 张二华 江军亮
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多维可视化 Splatting 语音特征 端点检测
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 1776-1783
• 页数: 8页
• 分类号: TN912.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.07.044

摘要

传统的多维可视化技术不能满足语音信号多维特征参数可视化的需求,论文研究了一种新的多维可视化方法,该方法以三维Splatting算法为基础,在其他维度上逐维展开,能较直观地显示多维特征的分布规律.说话人的MFCC特征参数是典型的多维特征参数,应用多维可视化技术分析了说话人识别中经过端点检测后识别率往往略有下降的原因,还进一步证明了统计模式识别的前提条件:训练样本与测试样本的分布要保持一致,否则会明显影响识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张二华		34	219	8.0	13.0
2	张丽娜		5	28	2.0	5.0
3	江军亮		2	0	0.0	0.0