| 基于MFCC和加权矢量量化的说话人识别系统 |
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| 引用本文： | 邵央,刘丙哲,李宗葛.基于MFCC和加权矢量量化的说话人识别系统[J].计算机工程与应用,2002,38(5):127-128. |
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| 作者姓名： | 邵央 刘丙哲 李宗葛 |
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| 作者单位： | 复旦大学计算机科学系,上海200433 |
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| 摘 要： | 文章介绍的说话人识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(Mel-FrequencyCeptralCoefficients,MFCC)作为特征参数,同时考虑到特征参数各维分量对于不同说话人的区分程度,采用加权的办法进行矢量量化。取得了很好的结果,系统训练和识别计算量和存储量都比较低。
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| 关 键 词： | 说话人识别 矢量量化 倒谱系数 |
| 文章编号： | 1002-8331-(2002)05-0127-02 |
| 修稿时间： | 2000年12月1日 |
A Speaker Recognition System Using MFCC Features and Weighted Vector Quantization |
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| Shao Yang Liu Bingzhe Li,Zongge.A Speaker Recognition System Using MFCC Features and Weighted Vector Quantization[J].Computer Engineering and Applications,2002,38(5):127-128. |
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| Authors: | Shao Yang Liu Bingzhe Li Zongge |
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| Abstract: | This paper presents a speaker recognition system,which uses Mel-Frequency Ceptral Coefficients(MFCC)as feature parameters and uses weighted vector quantization to analyze the distribution of speech feature space,considering that each heft of a feature vector has different contributions to the recognition.The result of recognition is good and the requirement of computation and storage is quite low. |
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| Keywords: | speaker recognition vector quantizition mel-frequency ceptral coefficients |
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