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题名基于非参数独立分量分析的说话人识别方法
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作者
陈刚
陈莘萌
向广利
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机构
武汉大学计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2006年第3期167-170,共4页
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基金
国家自然科学基金(10371033)
国家211工程重大项目资助
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文摘
首先用非参数独立分量分析方法提取表征说话人音频特性的时域基函数组,语音信号可由这些基函数线性组合而成。每个可识别的说话人对应一个不同的基函数组,对某个特定人的输入音频,只有与它对应的基函数组使其系数向量各分量之间的独立性最强(也就是互信息最小)。对待识别音频,分别用已知说话人的时域基函数组计算各自的系数向量,并计算系数向量各分量之间的互信息。互信息最小的基函数组对应的说话人即为识别结果。实验结果表明,即使用很少的测试数据.也能达到很高的识别率。
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关键词
非参数独立分量分析
时域基函数组
系数向量
互信息
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Keywords
Nonparametric component analysis, Time-domain basis functions, Coefficient vectors, Information
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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