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局部-全局频率信息耦合的说话人验证
1
作者
陈君玉
郭小英
+2 位作者
梁新彦
郭倩
钱宇华
《江苏科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第2期61-67,共7页
残差神经网络(ResNets)被广泛应用于说话人验证任务中,具有捕获局部频率信息的能力,但缺乏建模全局频率信息的能力.全局频率信息(如说话人的基音)可有效提高说话人验证任务的性能.同时,在视觉、语言等领域的研究表明全局和局部信息之间...
残差神经网络(ResNets)被广泛应用于说话人验证任务中,具有捕获局部频率信息的能力,但缺乏建模全局频率信息的能力.全局频率信息(如说话人的基音)可有效提高说话人验证任务的性能.同时,在视觉、语言等领域的研究表明全局和局部信息之间是相互补充的.因此,全局和局部频率信息的融合可提高说话人验证任务的性能.为了获取更鲁棒、更具辨别能力的说话人表征,提出了一种全局和局部频率信息耦合的说话人验证模型,利用频率多头注意力机制捕获频率带的全局信息.在VoxCeleb1-O、VoxCeleb1-E和VoxCeleb1-H这3个测试数据集下,实验结果显示提出的方法性能优于对比方法.同时,研究了话语长度对模型性能的影响,结果表明提出的融合模型在不同话语长度上仍然有效.
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关键词
说话人验证
说话人嵌入
信息融合
频率带交互
注意力机制
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职称材料
用于拟人机器人的嵌入式语音交互系统研究
被引量：
7
2
作者
陈斌
郭大勇
施克仁
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2003年第5期452-455,共4页
本文介绍了一种用于拟人机器人的嵌入式语音交互系统 .系统采用高质量的语音采集模块及语音输出模块 ,以高性能数字信号处理器 (DSP)TMS32 0VC5 4 0 2为硬件核心 .HMM语音识别引擎以LPC倒谱及其差分分量作为语音特征表达 ,改进的Baum We...
本文介绍了一种用于拟人机器人的嵌入式语音交互系统 .系统采用高质量的语音采集模块及语音输出模块 ,以高性能数字信号处理器 (DSP)TMS32 0VC5 4 0 2为硬件核心 .HMM语音识别引擎以LPC倒谱及其差分分量作为语音特征表达 ,改进的Baum Welch重估算法完成了多观察值序列下的语音模板训练 .同时进行了语音特征不同表达形式对识别结果影响的对比实验 .系统外围控制程序完成识别结果提示以及与上位机的通讯 .系统在词汇量为 2 0 0的非特定人。
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关键词
拟人机器人
语音识别
非特定人
嵌入式系统
DSP
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职称材料
题名
局部-全局频率信息耦合的说话人验证
1
作者
陈君玉
郭小英
梁新彦
郭倩
钱宇华
机构
山西大学大数据科学与产业研究院
山西省机器视觉与数据挖掘工程研究中心
出处
《江苏科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第2期61-67,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2021ZD0112400,2020AAA0106100)
国家自然科学基金资助项目(62136005,61603228)
+4 种基金
山西省重点研发计划项目(201903D421003)
山西省回国留学人员科研教研资助项目(HGKY2019001)
山西省自然科学基金青年项目(20210302124549,20210302124556)
山西省高等学校科技创新项目(2020L0036,2021L286,2019L0034)
山西省应用基础研究计划项目(201901D211171).
文摘
残差神经网络(ResNets)被广泛应用于说话人验证任务中,具有捕获局部频率信息的能力,但缺乏建模全局频率信息的能力.全局频率信息(如说话人的基音)可有效提高说话人验证任务的性能.同时,在视觉、语言等领域的研究表明全局和局部信息之间是相互补充的.因此,全局和局部频率信息的融合可提高说话人验证任务的性能.为了获取更鲁棒、更具辨别能力的说话人表征,提出了一种全局和局部频率信息耦合的说话人验证模型,利用频率多头注意力机制捕获频率带的全局信息.在VoxCeleb1-O、VoxCeleb1-E和VoxCeleb1-H这3个测试数据集下,实验结果显示提出的方法性能优于对比方法.同时,研究了话语长度对模型性能的影响,结果表明提出的融合模型在不同话语长度上仍然有效.
关键词
说话人验证
说话人嵌入
信息融合
频率带交互
注意力机制
Keywords
speaker
verification
speaker
embeddings
information
fusion
frequency
segment
interactions
attention
mechanism
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN912.34 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
用于拟人机器人的嵌入式语音交互系统研究
被引量：
7
2
作者
陈斌
郭大勇
施克仁
机构
清华大学机械工程系无损检测实验室
出处
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2003年第5期452-455,共4页
基金
清华大学 985先进制造学科--拟人机器人重大项目
文摘
本文介绍了一种用于拟人机器人的嵌入式语音交互系统 .系统采用高质量的语音采集模块及语音输出模块 ,以高性能数字信号处理器 (DSP)TMS32 0VC5 4 0 2为硬件核心 .HMM语音识别引擎以LPC倒谱及其差分分量作为语音特征表达 ,改进的Baum Welch重估算法完成了多观察值序列下的语音模板训练 .同时进行了语音特征不同表达形式对识别结果影响的对比实验 .系统外围控制程序完成识别结果提示以及与上位机的通讯 .系统在词汇量为 2 0 0的非特定人。
关键词
拟人机器人
语音识别
非特定人
嵌入式系统
DSP
Keywords
humanoid
robot
speech
recognition
speaker
independent
embed
ded
system
DSP
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
局部-全局频率信息耦合的说话人验证
陈君玉
郭小英
梁新彦
郭倩
钱宇华
《江苏科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
用于拟人机器人的嵌入式语音交互系统研究
陈斌
郭大勇
施克仁
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2003
7
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职称材料
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