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题名改善线性预测系数倒谱抗噪声性能的方法
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作者
韩春光
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机构
宁波大红鹰职业技术学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2005年第5期1377-1379,共3页
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文摘
线性预测系数倒谱(LPCC)是说话人辨认系统中较为有效的特征参数之一,但是该参数的抗噪性能不好,当语音中含有噪声时,系统的识别率明显下降。基于MATLAB软件,建立了一高斯混合模型(GMM)的说话人辨认系统,提出了特征参数加权窗口的方法。通过对多种加权窗口的正确识别率比较,发现对LPCC低阶参数的加窗提升,可以改善系统的噪声鲁棒性。MATLAB仿真结果显示,采用加窗后的系统识别率得到了明显改善。
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关键词
线性预测系数倒谱
说话人辨认
加权窗口
高斯混合模型
抗噪声性能
语音信号处理
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Keywords
LPCC
speaker identification
liftering window
GMM
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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题名铣削声谱LPCC与刀具切削时间的关系
被引量：3
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作者
艾长胜
何光伟
董全成
昃向博
孙选
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机构
济南大学机械工程学院
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出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2010年第3期264-268,共5页
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基金
山东省重点学科基金资助项目(编号:XTD0713)
教育部科学技术研究重点资助项目(编号:206088)
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文摘
提出了采用线性预测倒谱系数(linear predictive cepstrum coefficient,简称LPCC)监测刀具磨损的方法。使用LPCC作为可听阈内铣削声信号的声谱特征参数,对LPCC进行统计处理,计算LPCC分量的F比,分析LPCC分量与切削时间的关系,寻找LPCC与刀具磨损之间的规律。研究结果表明,铣削声信号的LPCC相关分量加权和可以有效地反映铣刀的磨损变化规律。
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关键词
刀具
磨损
声音
监测
线性预测倒谱系数(LPCC)
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Keywords
cutter wear sound monitoring linear predictive cepstrum coefficient
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分类号
TH164
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名多类型语音特征进化选择算法
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作者
张小恒
谢文宾
李勇明
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机构
重庆广播电视大学
重庆大学通信工程学院
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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
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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)
中国博士后科学基金(No.2013M532153)
重庆市博士后科研项目特别资助
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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。
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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)
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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）
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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