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1.
多通道子空间算法在说话人识别中的应用   总被引:2,自引:2,他引:0  
关海欣  曾庆宁 《声学技术》2008,27(3):396-402
深入研究了基于多通道信号子空间的语音增强算法原理,对算法中各个参数对性能的影响进行了深入剖析.同时给出一种选取噪声方差的简单且有效的方法,并通过研究分析,证明多通道信号子空间算法不仅消噪明显而且对语音的损伤微小,而且相比于单通道子空间语音增强算法除了性能上的提升外,还没有导致计算量的增加。最后将多通道子空间语音增强算法用于说话人识别系统.并与其它多通道语音增强算法(延迟求和波束形成、波束形成后维纳滤波、线性约束最小方差波束形成)进行了对比.实验表明多通道信号子空间语音增强算法在多种噪声环境下均可有效的提高说话人识别系统的识别性能。  相似文献
2.
独立分量分析在说话人识别技术中的应用   总被引:2,自引:2,他引:0  
邱作春  曾庆宁 《声学技术》2008,27(6):863-866
独立分量分析方法能够将线性混合信号进行分离,得到统计独立的源信号,能用于提取组合语音的特征基函数。倒谱矢量符合ICA变换的假设条件,用ICA方法对MFCC特征进行转换得到ICA特征基,继而用于说话人识别,建立了一个基于独立分量分析的说话人识别系统。实验结果表明,在噪声环境下此系统具有更高的识别率。  相似文献
3.
基于免疫聚类的RBF网络在说话人识别中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
周燕  胡志峰 《声学技术》2010,29(2):184-187
针对传统的基于RBF(Radial Bais Function)网络的说话人识别系统中聚类中心的数量和位置难以确定的问题,提出了一种基于人工免疫机制的RBF网络作为分类器的说话人识别系统。采用人工免疫机制可根据输入语音数据集合自适应地确定RBF网络隐层中心的数量和初始位置。实际测试表明,该系统具有快速学习网络权重的能力,并且网络的全局寻优能力强,识别率高,是说话人识别的一种有效可行的新方法。  相似文献
4.
基于子带分析稳健的说话人识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
关海欣  曾庆宁 《声学技术》2009,28(2):142-147
针对说话人识别系统易受噪声干扰的问题,考虑语音的非平稳特性,以语音信号各个频段区间所含有信号能量大小和所携带信息量多少的不同为前提假设,以大量的试验为基础,研究语音信号各个子带对噪声的稳健性、所含信息的充分性。研究发现,语音信号的低频区携带大量的说话人个性信息,并且能量集中,不易被噪声干扰,再通过适当地处理,使系统在10dB信噪比下识别率超过90%。  相似文献
5.
谢建平  成新民 《声学技术》2008,27(5):708-711
话者识别中目标模型的最大期望算法存在着出现奇异阵的重大缺陷,而最大似然估计虽然不会出现奇异阵,但识别率比较低。提出了一种循环最大期望修正算法,采用最大似然估计所得模型为初始模型,然后用最大期望算法中每步的模型,通过α值控制修正比例对其进行修正。实验结果表明,该修正算法较好地克服了奇异阵的出现,同时提高了识别率。  相似文献
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