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基于伽马通滤波器组的听觉特征提取算法研究被引量：29: 1; 作者王玥钱志鸿 +1 位作者王雪程光明《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期525-528,共4页; 本文从模拟人类听觉角度出发,给出了基于人耳耳蜗听觉模型的伽马通滤波器组模型,测试语音通过该滤波器组输出得到了高维听觉特征向量.经过主成分分析和离散余弦变换,分别得到了可用于表征说话人的伽马通系数和伽马通滤波器倒谱系数及其... 展开更多; 关键词语音信号处理伽马通滤波器听觉特征提取倒谱系数; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于滤波器组设计的多频带组合信号增强方法被引量：3: 2; 作者陈允锋刘超《声学技术》 CSCD 北大核心 2022年第2期295-300,共6页; 针对低信噪比情况下未知多频带组合信号增强及其检测问题,提出了一种基于滤波器组设计的多频带组合信号增强方法。首先,依据耳蜗时频分解原理设计伽马通滤波器组,对传感器采集数据进行分频带处理;然后,根据信号与背景噪声在强度和稳定... 展开更多; 关键词多频带组合伽马通滤波器组未知信号增强判决统计量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应高斯混合模型与静动态听觉特征融合的说话人识别被引量：18: 3; 作者吴迪曹洁王进花《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1598-1604,共7页; 对特征参数和高斯混合模型进行改进,提出了一种特征域和模型域混合补偿的方法用于解决说话人识别特征受噪声影响较大以及高斯混合模型随训练样本长度减小而性能下降的问题。通过模拟人耳听觉,给出了基于伽马通滤波器的伽马通滤波倒谱系... 展开更多; 关键词高斯混合模型伽马通滤波器滑动差分倒谱因子分析听觉特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

噪声环境下稳健的说话人识别特征研究被引量：8: 4; 作者程小伟王健 +2 位作者曾庆宁谢先明龙超《声学技术》 CSCD 北大核心 2017年第5期479-483,共5页; 针对噪声环境下说话人识别率较低的问题,提出一种基于正规化线性预测功率谱的说话人识别特征。首先对语音信号线性预测分析和正规化处理求出语音频谱包络,然后通过伽马通滤波器组得到对数子带能量,最后对特征参数进行离散余弦变换,得到... 展开更多; 关键词线性预测正规化说话人识别伽马通滤波器组鲁棒性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于加权混合特征的话者识别算法被引量：1: 5; 作者徐志江赵梦娜卢为党《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2017年第6期628-633,共6页; 用多窗谱估计和伽马通滤波改进经典的梅尔倒谱特征(MFCC)的识别性能,并与delta特征相结合,提出了一种基于加权参数设置策略的混合特征话者识别算法.该算法解决了梅尔倒谱系数方差过大、听觉特征不明显及话者识别算法特征单一的问题.仿... 展开更多; 关键词多窗谱估计伽马通滤波器组加权函数加权混合特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

多类型语音特征进化选择算法: 6; 作者张小恒谢文宾李勇明《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第14期150-155,219,共7页; 基于特征选择的语音特征获取用于说话人识别是目前较为有效的方式。但是,最优语音特征随着具体应用环境的变化而不同。因此,提出了基于四类型语音特征封装式遗传特征选择算法(FSF-Wr GAF),该算法提取了四种类型的语音特征参数,通过链式... 展开更多; 关键词说话人识别多类型语音特征链式智能体遗传算法伽马通滤波器倒谱系数(GFCC) 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 线性预测倒谱系数(LPCC); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于伽马通滤波器组的听觉特征提取算法研究被引量：29: 1; 作者王玥钱志鸿王雪程光明; 机构吉林大学国家知识产权局; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期525-528,共4页; 文摘本文从模拟人类听觉角度出发,给出了基于人耳耳蜗听觉模型的伽马通滤波器组模型,测试语音通过该滤波器组输出得到了高维听觉特征向量.经过主成分分析和离散余弦变换,分别得到了可用于表征说话人的伽马通系数和伽马通滤波器倒谱系数及其衍生特征.实验证明,与传统梅尔倒谱特征相比,采用本文提出特征的说话人识别系统在识别率及鲁棒性上均有明显提高.; 关键词语音信号处理伽马通滤波器听觉特征提取倒谱系数; Keywords speech signal processing gammatone filter auditory feature extraction cepstral coefficients; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于滤波器组设计的多频带组合信号增强方法被引量：3: 2; 作者陈允锋刘超; 机构海装上海局驻无锡地区军事代表室海鹰企业集团有限责任公司; 出处《声学技术》 CSCD 北大核心 2022年第2期295-300,共6页; 文摘针对低信噪比情况下未知多频带组合信号增强及其检测问题,提出了一种基于滤波器组设计的多频带组合信号增强方法。首先,依据耳蜗时频分解原理设计伽马通滤波器组,对传感器采集数据进行分频带处理;然后,根据信号与背景噪声在强度和稳定性上的差异性,对各频带数据进行方差归一化处理,建立判决统计量;最后,依据判决统计量对各频带数据进行判决处理,实现对多频带组合信号增强。数值仿真结果表明,在仿真条件下,该方法能够将数据中未知多频带组合信号信噪比提高6 dB以上,在信号频带未知情况下实现了对多频带组合信号的增强,提升了能量累积检测方法对未知多频带组合信号的检测效果。; 关键词多频带组合伽马通滤波器组未知信号增强判决统计量; Keywords multi-band combination Gammatone filter bank unknown signal enhancement decision statistics; 分类号 TB566 [交通运输工程—水声工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应高斯混合模型与静动态听觉特征融合的说话人识别被引量：18: 3; 作者吴迪曹洁王进花; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州理工大学计算机与通信学院; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1598-1604,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.61263031) 甘肃省自然科学基金资助项目(No.1010RJZA046); 文摘对特征参数和高斯混合模型进行改进,提出了一种特征域和模型域混合补偿的方法用于解决说话人识别特征受噪声影响较大以及高斯混合模型随训练样本长度减小而性能下降的问题。通过模拟人耳听觉,给出了基于伽马通滤波器的伽马通滤波倒谱系数;考虑其只反映了语音的静态特征,提取了能够反映语音动态特征的伽马通滑动差分倒谱系数。基于因子分析技术,利用移动因子表示高斯混合模型的自适应过程,通过训练语料较充分的说话人模型中的均值向量补偿受训练语料长度影响较大的分量的均值向量。仿真实验表明:在纯净背景下,本文方法的识别率达到了98.46%;在不同噪声环境下,本文提出的混合补偿方法能有效提高说话人识别系统的性能。; 关键词高斯混合模型伽马通滤波器滑动差分倒谱因子分析听觉特征; Keywords Gaussian mixture model Gammatone filter shifted delta cepstra factor analysis auditory feature; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名噪声环境下稳健的说话人识别特征研究被引量：8: 4; 作者程小伟王健曾庆宁谢先明龙超; 机构桂林电子科技大学信息与通信学院; 出处《声学技术》 CSCD 北大核心 2017年第5期479-483,共5页; 基金国家自然科学基金项目61461011 教育部重点实验室2016年主任基金项目资助CRKL160107 广西自然科学基金2014GXNSFBA118273项目; 文摘针对噪声环境下说话人识别率较低的问题,提出一种基于正规化线性预测功率谱的说话人识别特征。首先对语音信号线性预测分析和正规化处理求出语音频谱包络,然后通过伽马通滤波器组得到对数子带能量,最后对特征参数进行离散余弦变换,得到了一种说话人识别特征正规化线性预测伽马通滤波器倒谱系数(Regularized Linear Prediction Gammatone Filter Cepstral Coefficient,RLP-GFCC)。仿真结果表明,在噪声环境说话人辨认试验中,相比传统特征美尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)和伽马通滤波器倒谱系数(Gammatone Filter Cepstral Coefficient,GFCC)的系统识别率得到了明显提高,对噪声环境的鲁棒性得到了增强。; 关键词线性预测正规化说话人识别伽马通滤波器组鲁棒性; Keywords linear prediction regularization speaker recognition Gammatone filter bank robustness; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于加权混合特征的话者识别算法被引量：1: 5; 作者徐志江赵梦娜卢为党; 机构浙江工业大学信息工程学院; 出处《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2017年第6期628-633,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61471322 61402416); 文摘用多窗谱估计和伽马通滤波改进经典的梅尔倒谱特征(MFCC)的识别性能,并与delta特征相结合,提出了一种基于加权参数设置策略的混合特征话者识别算法.该算法解决了梅尔倒谱系数方差过大、听觉特征不明显及话者识别算法特征单一的问题.仿真结果表明:与MFCC和线性预测的提取方法相比,该算法鲁棒性能更优,对不同噪声环境的适应性更好.; 关键词多窗谱估计伽马通滤波器组加权函数加权混合特征; Keywords multi-window spectrum estimation gamma-pass filter bank weighted parameter weighted mixed characteristic parameters; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多类型语音特征进化选择算法: 6; 作者张小恒谢文宾李勇明; 机构重庆广播电视大学重庆大学通信工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第14期150-155,219,共7页; 基金国家自然科学基金(No.91438104) 中央高校基本科研业务费专项资金(No.CDJZR10160003 +3 种基金 No.CDJZR13160008 No.CDJZR155507) 重庆市博士后科研项目特别资助; 文摘基于特征选择的语音特征获取用于说话人识别是目前较为有效的方式。但是,最优语音特征随着具体应用环境的变化而不同。因此,提出了基于四类型语音特征封装式遗传特征选择算法(FSF-Wr GAF),该算法提取了四种类型的语音特征参数,通过链式智能体遗传算法和GMM-UBM进行封装式动态特征选择,获取高精度的识别准确率。采用了多种指标完成该算法的性能测试。实验结果表明,该算法具体实现过程简便,改进效果明显,较同类算法在多项指标(识别率,EER,DET曲线)上都有显著提高。; 关键词说话人识别多类型语音特征链式智能体遗传算法伽马通滤波器倒谱系数(GFCC) 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 线性预测倒谱系数(LPCC); Keywords speaker recognition multiple voice features types chain-like agent genetic algorithm Gammatone Frequency Cepstrum Coefficient（GFCC） Mel Frequency Cepstrum Coefficient（MFCC） Linear Prediction Cepstrum Coefficient（LPCC）; 分类号 TN912 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于伽马通滤波器组的听觉特征提取算法研究	王玥钱志鸿王雪程光明	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	29	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种基于滤波器组设计的多频带组合信号增强方法	陈允锋刘超	《声学技术》 CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于自适应高斯混合模型与静动态听觉特征融合的说话人识别	吴迪曹洁王进花	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	18	在线阅读下载PDF 职称材料
4	噪声环境下稳健的说话人识别特征研究	程小伟王健曾庆宁谢先明龙超	《声学技术》 CSCD 北大核心	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于加权混合特征的话者识别算法	徐志江赵梦娜卢为党	《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	多类型语音特征进化选择算法	张小恒谢文宾李勇明	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料