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基于可区分性加权的模糊核说话人识别
被引量：
2
1
作者
林琳
王树勋
陈建
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期1446-1450,共5页
针对训练和识别语音数据较少的情况,本文提出了一种新的说话人识别算法.通过核映射,在高维特征空间对说话人的语音特征进行模糊矢量量化.为了增加说话人之间的可区分性,提出了一种基于高维特征空间的码字矢量的权值分配方法,对具有较强...
针对训练和识别语音数据较少的情况,本文提出了一种新的说话人识别算法.通过核映射,在高维特征空间对说话人的语音特征进行模糊矢量量化.为了增加说话人之间的可区分性,提出了一种基于高维特征空间的码字矢量的权值分配方法,对具有较强区分性的码字矢量分配较大的权值,并将产生的权值和说话人的码书一起形成说话人数据库.识别时,提出一种模糊核加权最近邻近分类器,在高维特征空间中对说话人进行匹配.实验表明,该算法在训练语音少于8s,识别语音为1s时,能够得到较好的识别结果.
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关键词
说话人识别
少量语音数据
可区分性权值
模糊
核
加权最近邻近分类器
模糊核矢量量化
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职称材料
基于模糊核熵的短语音说话人识别
被引量：
1
2
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
短语音说话人识别新方法的研究
被引量：
10
3
作者
林琳
王树勋
郭纲
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第10期2272-2275,共4页
提出了一种较短训练语音的说话人识别新方法。利用模糊核聚类算法设计矢量量化器,对说话人的语音特征进行训练。模糊核矢量量化器将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对说话人的训练语音特征进行模糊聚类分析,将...
提出了一种较短训练语音的说话人识别新方法。利用模糊核聚类算法设计矢量量化器,对说话人的语音特征进行训练。模糊核矢量量化器将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对说话人的训练语音特征进行模糊聚类分析,将得到的每个类中心作为说话人的语音模型。识别时将识别矢量映射到高维空间进行匹配决策。由于核方法的引入,使得原来没有显现的特征突现出来,增加了说话人之间的可区分性。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矢量量化。
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关键词
核
方法
模糊核矢量量化
说话人识别
短语音
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职称材料
题名
基于可区分性加权的模糊核说话人识别
被引量：
2
1
作者
林琳
王树勋
陈建
机构
吉林大学通信工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期1446-1450,共5页
文摘
针对训练和识别语音数据较少的情况,本文提出了一种新的说话人识别算法.通过核映射,在高维特征空间对说话人的语音特征进行模糊矢量量化.为了增加说话人之间的可区分性,提出了一种基于高维特征空间的码字矢量的权值分配方法,对具有较强区分性的码字矢量分配较大的权值,并将产生的权值和说话人的码书一起形成说话人数据库.识别时,提出一种模糊核加权最近邻近分类器,在高维特征空间中对说话人进行匹配.实验表明,该算法在训练语音少于8s,识别语音为1s时,能够得到较好的识别结果.
关键词
说话人识别
少量语音数据
可区分性权值
模糊
核
加权最近邻近分类器
模糊核矢量量化
Keywords
speaker recognition
small amounts of speech data
discriminative weighted value
fuzzy kernel weighted nearest prototype classifier
fuzzy kernel vector qnantization.
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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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
2
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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职称材料
题名
短语音说话人识别新方法的研究
被引量：
10
3
作者
林琳
王树勋
郭纲
机构
吉林大学通信工程学院
空军航空大学控制工程系
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第10期2272-2275,共4页
文摘
提出了一种较短训练语音的说话人识别新方法。利用模糊核聚类算法设计矢量量化器,对说话人的语音特征进行训练。模糊核矢量量化器将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对说话人的训练语音特征进行模糊聚类分析,将得到的每个类中心作为说话人的语音模型。识别时将识别矢量映射到高维空间进行匹配决策。由于核方法的引入,使得原来没有显现的特征突现出来,增加了说话人之间的可区分性。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矢量量化。
关键词
核
方法
模糊核矢量量化
说话人识别
短语音
Keywords
kernel-based method
fuzzy kernel vector quantization
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可区分性加权的模糊核说话人识别
林琳
王树勋
陈建
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
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
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
短语音说话人识别新方法的研究
林琳
王树勋
郭纲
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
10
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职称材料
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