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一种改进动态特征参数的话者语音识别系统
被引量：
4
1
作者
申小虎
万荣春
张新野
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2015年第4期154-158,共5页
研究语音动态特征参数提取问题,在话者语音识别过程中,动态特征参数可以有效提高识别率。但是传统算法在其提取过程中存在大量干扰冗余信息,造成了识别率降低并带来运算速度的降低。为解决上述副作用,提出在说话人识别系统中,使用一种...
研究语音动态特征参数提取问题,在话者语音识别过程中,动态特征参数可以有效提高识别率。但是传统算法在其提取过程中存在大量干扰冗余信息,造成了识别率降低并带来运算速度的降低。为解决上述副作用,提出在说话人识别系统中,使用一种动态时频倒谱系数参数的方法。上述方法在不减少反应话者个体特征分布特性的前提下,可消除冗余信息并降低样本特征的维度。利用上述方法提取语音特征参数并输入混合高斯-通用背景模型进行说话人语音分类。在Matlab上仿真结果表明,动态时频倒谱系数可有效改进话者语音识别系统的识别正确率。
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关键词
话者语音识别系统
美尔频率倒谱系数
滑动差分倒谱特征
动态时频倒谱系数
混合
高斯
-
通用
背景
模型
下载PDF
职称材料
题名
一种改进动态特征参数的话者语音识别系统
被引量：
4
1
作者
申小虎
万荣春
张新野
机构
江苏警官学院公安科技系
公安部第一研究所
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2015年第4期154-158,共5页
基金
江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
江苏警官学院科研项目(13Q09)
文摘
研究语音动态特征参数提取问题,在话者语音识别过程中,动态特征参数可以有效提高识别率。但是传统算法在其提取过程中存在大量干扰冗余信息,造成了识别率降低并带来运算速度的降低。为解决上述副作用,提出在说话人识别系统中,使用一种动态时频倒谱系数参数的方法。上述方法在不减少反应话者个体特征分布特性的前提下,可消除冗余信息并降低样本特征的维度。利用上述方法提取语音特征参数并输入混合高斯-通用背景模型进行说话人语音分类。在Matlab上仿真结果表明,动态时频倒谱系数可有效改进话者语音识别系统的识别正确率。
关键词
话者语音识别系统
美尔频率倒谱系数
滑动差分倒谱特征
动态时频倒谱系数
混合
高斯
-
通用
背景
模型
Keywords
Speech recognition system （SRS）
Mel frequency cepstral coefficient （ MFCC ）
Shifted delta cepstral feature（SDC）
Dynamic timing frequency cepstral feature （DTFC）
Gaussian mixture model -universal background model （ GMM - UBM）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进动态特征参数的话者语音识别系统
申小虎
万荣春
张新野
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2015
4
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