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基于模糊核熵的短语音说话人识别
被引量：
1
1
作者
林琳
王树勋
陈建
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第16期4368-4372,4378,共6页
为了解决由于模糊加权指数选取不当而导致系统性能下降的问题,将熵函数引入到核映射的特征空间中,提出了一种基于模糊核熵的短语音说话人识别新方法。通过定义特征空间中的模糊核熵目标函数,设计了模糊核熵矢量量化器,在高维特征空间中...
为了解决由于模糊加权指数选取不当而导致系统性能下降的问题,将熵函数引入到核映射的特征空间中,提出了一种基于模糊核熵的短语音说话人识别新方法。通过定义特征空间中的模糊核熵目标函数,设计了模糊核熵矢量量化器,在高维特征空间中对说话人的语音进行训练和识别匹配。引入熵的算法具有更加清晰简洁的数学形式和物理含义。为了进一步提高系统性能,利用模拟退火法对熵函数中的模糊熵度进行全局优化,提出了一种基于模拟退火的模糊熵度更新方法。实验表明,该方法对于较短的训练语音,其识别效果优于高斯混合模型和模糊核矢量量化。
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关键词
熵
函数
模糊核熵矢量量化
模拟退火
说话人识别
短语音
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职称材料
题名
基于模糊核熵的短语音说话人识别
被引量：
1
1
作者
林琳
王树勋
陈建
机构
吉林大学通信工程学院
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第16期4368-4372,4378,共6页
文摘
为了解决由于模糊加权指数选取不当而导致系统性能下降的问题,将熵函数引入到核映射的特征空间中,提出了一种基于模糊核熵的短语音说话人识别新方法。通过定义特征空间中的模糊核熵目标函数,设计了模糊核熵矢量量化器,在高维特征空间中对说话人的语音进行训练和识别匹配。引入熵的算法具有更加清晰简洁的数学形式和物理含义。为了进一步提高系统性能,利用模拟退火法对熵函数中的模糊熵度进行全局优化,提出了一种基于模拟退火的模糊熵度更新方法。实验表明,该方法对于较短的训练语音,其识别效果优于高斯混合模型和模糊核矢量量化。
关键词
熵
函数
模糊核熵矢量量化
模拟退火
说话人识别
短语音
Keywords
entropy function
fuzzy kernel entropy vector quantization
simulated annealing
speaker recognition
little training data
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊核熵的短语音说话人识别
林琳
王树勋
陈建
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
1
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