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基于对话语音的与文本无关的说话人确认系统的研究被引量：4: 1; 作者陈雁翔戴蓓倩 +1 位作者周曦李辉《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2004年第2期36-43,共8页; 本文建立了一个基于对话语音的与文本无关的说话人确认系统 ,它和传统的与文本无关的说话人确认系统的关键不同在于 ,训练及测试语音不再只包含一个人而都是对话语音 ,因此需要分割出属于不同说话人的语音段 ,以建立说话人模型和实现最... 展开更多; 关键词计算机应用中文信息处理对话语音 GLR距离测度无监督语音分割说话人确认系统文本; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高斯混合模型的说话人确认系统被引量：5: 2; 作者杨澄宇赵文杨鉴《计算机应用》 CSCD 北大核心 2001年第4期7-8,11,共3页; 由于在人的话音频谱中 ,低频和较高频段含有较多说话人的个性信息 ,本文提出一种LPC倒谱的改进算法用于与文本无关的说话人识别。该改进算法通过话音频谱的各频段进行加权 ,突出说话人的个性信息 ,从而使说话人更易于区分。; 关键词混合高斯模型说话人确认系统语音识别语音信息处理 LPC倒谱; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于支撑向量机的说话人确认系统被引量：2: 3; 作者何昕刘重庆李介谷《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2000年第12期70-71,91,共3页; 支撑向量机(SVM)是一种新的统计学习方法,和以往的学习方法不同的是SVM的学习原则是使结构风险(Structural Risk)最小,而经典的学习方法遵循经验风险(Empirical Risk)最小原则,这使得SVM具有较好的总体性能.文章提出一种基于支撑向量机... 展开更多; 关键词支撑向量机向量量化语音识别说话人确认系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

一个新的基于融合的说话人确认系统及DSP的实时实现: 4; 作者王炜王波王炳锡《信号处理》 CSCD 2004年第6期586-589,共4页; 本文提出了一个高速、有效的说话人确认算法。该算法在高斯混合模型一合局背景模型(GMM-UBM)的基础上,采用一种新的融合方法有效的提高了系统的识别率和实时性。实时系统采用高速DSP芯片'rMS320C6701,实现了语音信号的实时处理。实... 展开更多; 关键词实时实现说话人确认系统语音信号 TMS320C6701 DSP芯片高斯混合模型高速实时性识别率算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于对话语音的与文本无关的说话人确认系统的研究被引量：4: 1; 作者陈雁翔戴蓓倩周曦李辉; 机构中国科学技术大学电子科学与技术系; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2004年第2期36-43,共8页; 基金国家自然科学基金资助 (6 0 2 72 0 39) 安徽省自然科学基金资助 (0 10 4 2 2 0 5 ); 文摘本文建立了一个基于对话语音的与文本无关的说话人确认系统 ,它和传统的与文本无关的说话人确认系统的关键不同在于 ,训练及测试语音不再只包含一个人而都是对话语音 ,因此需要分割出属于不同说话人的语音段 ,以建立说话人模型和实现最终判决。文中详细介绍了高斯混合模型 -背景模型 (GMM UBM)这种说话人确认系统的框架 ,重点讨论了基于GLR(GeneralizedLikelihoodRatio)距离测度的无监督语音分割算法。最终阐述的输出评分的规整方法即ZNORM (ZeroNormalization)和持续时间修正 ,可以使确认系统的性能提高近 10 %。; 关键词计算机应用中文信息处理对话语音 GLR距离测度无监督语音分割说话人确认系统文本; Keywords computer application Chinese information processing conversation GLR distance measure unsupervised speech segmentation; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高斯混合模型的说话人确认系统被引量：5: 2; 作者杨澄宇赵文杨鉴; 机构云南大学信息与电子科学系; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2001年第4期7-8,11,共3页; 基金云南省自然科学基金赞助!(云南民族汉话语音数据库与语音识别研究 99F0 0 1 6M); 文摘由于在人的话音频谱中 ,低频和较高频段含有较多说话人的个性信息 ,本文提出一种LPC倒谱的改进算法用于与文本无关的说话人识别。该改进算法通过话音频谱的各频段进行加权 ,突出说话人的个性信息 ,从而使说话人更易于区分。; 关键词混合高斯模型说话人确认系统语音识别语音信息处理 LPC倒谱; Keywords speaker identification LPC spectrum weighting ceptral GMM; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支撑向量机的说话人确认系统被引量：2: 3; 作者何昕刘重庆李介谷; 机构上海交通大学图象处理与模式识别研究所; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2000年第12期70-71,91,共3页; 文摘支撑向量机(SVM)是一种新的统计学习方法,和以往的学习方法不同的是SVM的学习原则是使结构风险(Structural Risk)最小,而经典的学习方法遵循经验风险(Empirical Risk)最小原则,这使得SVM具有较好的总体性能.文章提出一种基于支撑向量机的文本无关的说话人确认系统,实验表明同基于向量量化(VQ)和高斯混合模式(GMM)的经典方法相比,基于SVM的方法具有更高的区分力和更好的总体性能.; 关键词支撑向量机向量量化语音识别说话人确认系统; Keywords support vector machine vector quantization Gaussian mixture model speaker verfication speaker recognition; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一个新的基于融合的说话人确认系统及DSP的实时实现: 4; 作者王炜王波王炳锡; 机构信患工程大学信息工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 2004年第6期586-589,共4页; 文摘本文提出了一个高速、有效的说话人确认算法。该算法在高斯混合模型一合局背景模型(GMM-UBM)的基础上,采用一种新的融合方法有效的提高了系统的识别率和实时性。实时系统采用高速DSP芯片'rMS320C6701,实现了语音信号的实时处理。实验结果表明,该系统在识别率、算法的实时性等方面都比传统的方法要好。; 关键词实时实现说话人确认系统语音信号 TMS320C6701 DSP芯片高斯混合模型高速实时性识别率算法; Keywords speaker verification feature fusion real-time system; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN912 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于对话语音的与文本无关的说话人确认系统的研究	陈雁翔戴蓓倩周曦李辉	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2004	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于高斯混合模型的说话人确认系统	杨澄宇赵文杨鉴	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2001	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于支撑向量机的说话人确认系统	何昕刘重庆李介谷	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2000	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一个新的基于融合的说话人确认系统及DSP的实时实现	王炜王波王炳锡	《信号处理》 CSCD	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料