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题名基于共性特征选择的短时说话人识别方法
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作者
肖星星
冯瑞
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机构
复旦大学计算机科学技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第24期171-174,178,共5页
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基金
上海市教育委员会科研创新基金资助项目(11CXY01
11CXY03)
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文摘
现有说话人识别方法在短时语音条件下识别性能明显下降。为此,提出一种基于共性特征选择的短时说话人识别方法。利用说话人语音数据得到高斯混合模型,提取说话人之间的公共重叠部分,建立共性重叠模型和非重叠模型,根据这2个模型完成测试语音特征的选择,计算其在所有说话人非重叠模型中的相似度,并根据相似性最大化原则进行决策。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,且系统识别错误率较低。
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关键词
家用机器人
高斯混合模型
特征选择
共性特征
短时说话人
短时语音
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Keywords
domestic robot
Gaussian Mixed Model（GMM）
feature selection
common feature
short time speaker
short time voice
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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