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基于LPC谱和支持向量机的船舶辐射噪声识别被引量：2: 1; 作者康春玉章新华《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第12期215-217,共3页; 船舶辐射噪声是非常复杂的,寻找新的特征是目前水下目标识别中的一项非常迫切而艰巨的任务。基于线性预测编码(LPC)原理提出了一种加权交叠平均的LPC谱估计算法,同时给出了支持向量机解决多类分类问题的一对多方法。利用得到的LPC谱特... 展开更多; 关键词 lpc谱特征提取支持向量机神经网络目标识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LPCC和能量熵的端点检测被引量：6: 2; 作者朱晓晶侯旭初 +1 位作者崔慧娟唐昆《电讯技术》北大核心 2010年第6期41-45,共5页; 为提高语音端点检测系统在低信噪比下检测的准确性,提出了一种基于倒谱特征和谱熵的端点检测算法。首先,根据分析得到待测语音帧的倒谱特征量,然后计算该特征量分别在通过训练得到的语音和噪声的高斯混合模型下的似然概率,通过两者概率... 展开更多; 关键词语音信号处理话音端点检测谱熵线性预测系数倒谱系数高斯混合模型; 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: 3; 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

基于长时频谱统计参数的说话人识别被引量：4: 4; 作者于保华吴亚栋李治柱《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期159-161,共3页; 把频谱特征的统计参数应用于与文本无关的说话人识别系统中,与LPC参数一起作为一种更有效的参数。在与文本无关的说话人识别中,长时频谱特征的统计参数与特定人发音特征相关而与文本无关的特性弥补了LPC参数与音韵相关的不足。; 关键词长时频谱 lpc 说话人识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LPC谱和支持向量机的船舶辐射噪声识别被引量：2: 1; 作者康春玉章新华; 机构海军大连舰艇学院信号与信息技术研究中心; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第12期215-217,共3页; 基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60472108)。; 文摘船舶辐射噪声是非常复杂的,寻找新的特征是目前水下目标识别中的一项非常迫切而艰巨的任务。基于线性预测编码(LPC)原理提出了一种加权交叠平均的LPC谱估计算法,同时给出了支持向量机解决多类分类问题的一对多方法。利用得到的LPC谱特征矢量用支持向量机分类器和BP神经网络分类器对海上实测的三类目标噪声数据进行了分类识别,并与一般的LPC谱特征进行了对比。结果表明,加权交叠平均的LPC谱特征对三类目标的总体正确识别概率在95.02%以上,并且比一般的LPC谱特征具有更好的分类性能,支持向量机的分类性能也优于BP神经网络的分类性能。; 关键词 lpc谱特征提取支持向量机神经网络目标识别; Keywords lpc spectrum feature extraction Support Vector Machines （SVMs） Neural Network target recognition; 分类号 TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LPCC和能量熵的端点检测被引量：6: 2; 作者朱晓晶侯旭初崔慧娟唐昆; 机构清华大学电子工程系清华信息科学与技术国家实验室; 出处《电讯技术》北大核心 2010年第6期41-45,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60572081)~~; 文摘为提高语音端点检测系统在低信噪比下检测的准确性,提出了一种基于倒谱特征和谱熵的端点检测算法。首先,根据分析得到待测语音帧的倒谱特征量,然后计算该特征量分别在通过训练得到的语音和噪声的高斯混合模型下的似然概率,通过两者概率的比较作出有声无声初判决;联合能量熵端点检测结果得到最终判决,最后通过Hangover机制最大限度的保护了语音。实验结果表明,此方法改善了能量熵端点检测法在babble噪声下的劣势,且在不同噪声环境下均优于G.729 Annex B的性能。; 关键词语音信号处理话音端点检测谱熵线性预测系数倒谱系数高斯混合模型; Keywords speech signal processing voice activity detection（VAD） spectrum entropy linear prediction coefficient （lpc） linear predictive cepstral coefficient （lpcC） Gaussian mixture model（GMM）; 分类号 TN912.3 [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: 3; 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

题名基于长时频谱统计参数的说话人识别被引量：4: 4; 作者于保华吴亚栋李治柱; 机构上海交通大学计算机系; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期159-161,共3页; 文摘把频谱特征的统计参数应用于与文本无关的说话人识别系统中,与LPC参数一起作为一种更有效的参数。在与文本无关的说话人识别中,长时频谱特征的统计参数与特定人发音特征相关而与文本无关的特性弥补了LPC参数与音韵相关的不足。; 关键词长时频谱 lpc 说话人识别; Keywords Long-time spectrum lpc 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