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题名基于余弦相似度的动态语音特征提取算法
被引量：13
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作者
艾佳琪
左毅
刘君霞
贺培超
李铁山
陈俊龙
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机构
大连海事大学航海学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S02期147-149,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61751202,61751205,U1813203,61803064,71831002,51939001,61976033)
辽宁省兴辽英才计划项目(XLYC1807046,XLYC1908018)
+2 种基金
大连市科技创新基金资助项目(2018J11CY022)
辽宁省自然科学基金资助项目(3132019501,3132019502)
中央高校基本科研业务费资助项目(3132019345)
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文摘
为进一步研究语音特征提取方法,分析了基于逆离散余弦变换倒谱系数(IDCT CC)的语音特征,利用频域语音信号间的余弦相似度(cosine similarity)特性将IDCT CC进行层次聚类,得到14维频域语音特征向量(feature vector),称之为C-vector。实验中,建立基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的说话人识别模型对C-vector进行识别精度和时间的讨论,并与经典的梅尔频率倒谱系数和等频域倒谱系数(histogram of DCT cepstrum coefficients,HDCC)进行对比实验。通过具体的实验结果比较,提出的C-vector在识别精度方面比MFCC和HDCC分别高出7%和5%。而且,C-vector在多人语音集下表现出的识别能力更为优异。
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关键词
说话人识别
语音特征
梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency
cepstral
coefficients
MFCC)
逆离散余弦变换倒谱系数(inrerse
discrete
cosine
tromsform
cepstrwm
coefficient
IDCT
CC)
余弦相似度
层次聚类分析
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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