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噪声背景下基于多模板矢量量化的与文本无关的话者辩识
被引量：
1
1
作者
沈春华
徐柏龄
等
《信号处理》
CSCD
2001年第2期185-188,179,共5页
在话者辨识系统的实际应用中，导致系统识别率下降的根本原因是噪声的影响，它使得测试与训练条件不一致。本文针对实际环境中常见的加性背景噪声，提出了利用加入不同类型、不同信噪比噪声的含噪语音进行训练说话人的模型，每个说话人...
在话者辨识系统的实际应用中，导致系统识别率下降的根本原因是噪声的影响，它使得测试与训练条件不一致。本文针对实际环境中常见的加性背景噪声，提出了利用加入不同类型、不同信噪比噪声的含噪语音进行训练说话人的模型，每个说话人具有多个模板。实验结果表明，这种方法能够有效的提高系统的鲁棒性。文中还讨论了距离加权方法在话者辨识中的应用。
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关键词
话者辨识
多模板矢量量化
鲁棒性
文本
噪声
语音识别
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职称材料
基于多模板矢量量化的战场目标识别的算法
被引量：
1
2
作者
许清泉
陈功
邓玉良
《四川兵工学报》
CAS
2006年第3期41-43,共3页
提出噪声背景下基于多模板矢量量化的声目标识别方法。加性背景噪声中,提取了声信号的线性预测系数(LPC)作为目标识别的参数,对不同类型、不同信噪比的声目标进行模型训练用,使每个声目标具有多个模板。最后根据矢量量化识别算法判断声...
提出噪声背景下基于多模板矢量量化的声目标识别方法。加性背景噪声中,提取了声信号的线性预测系数(LPC)作为目标识别的参数,对不同类型、不同信噪比的声目标进行模型训练用,使每个声目标具有多个模板。最后根据矢量量化识别算法判断声目标的类别。仿真结果表明:该方法在单一噪声背景下的声目标识别中具有可行性。
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关键词
多模板矢量量化
线性预测系数
目标识别
仿真
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职称材料
题名
噪声背景下基于多模板矢量量化的与文本无关的话者辩识
被引量：
1
1
作者
沈春华
徐柏龄
等
机构
南京大学声学所
出处
《信号处理》
CSCD
2001年第2期185-188,179,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目批准号69872014
文摘
在话者辨识系统的实际应用中，导致系统识别率下降的根本原因是噪声的影响，它使得测试与训练条件不一致。本文针对实际环境中常见的加性背景噪声，提出了利用加入不同类型、不同信噪比噪声的含噪语音进行训练说话人的模型，每个说话人具有多个模板。实验结果表明，这种方法能够有效的提高系统的鲁棒性。文中还讨论了距离加权方法在话者辨识中的应用。
关键词
话者辨识
多模板矢量量化
鲁棒性
文本
噪声
语音识别
Keywords
Speaker identification Multiple template vector quantization Robustness
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于多模板矢量量化的战场目标识别的算法
被引量：
1
2
作者
许清泉
陈功
邓玉良
机构
常州工学院
解放军理工大学通信工程学院
金山职业技术学院
出处
《四川兵工学报》
CAS
2006年第3期41-43,共3页
文摘
提出噪声背景下基于多模板矢量量化的声目标识别方法。加性背景噪声中,提取了声信号的线性预测系数(LPC)作为目标识别的参数,对不同类型、不同信噪比的声目标进行模型训练用,使每个声目标具有多个模板。最后根据矢量量化识别算法判断声目标的类别。仿真结果表明:该方法在单一噪声背景下的声目标识别中具有可行性。
关键词
多模板矢量量化
线性预测系数
目标识别
仿真
分类号
TP391.41 [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
噪声背景下基于多模板矢量量化的与文本无关的话者辩识
沈春华
徐柏龄
等
《信号处理》
CSCD
2001
1
在线阅读
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职称材料
2
基于多模板矢量量化的战场目标识别的算法
许清泉
陈功
邓玉良
《四川兵工学报》
CAS
2006
1
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职称材料
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