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1.
说话人识别中语音特征参数的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
一般的说话人识别系统包括特征提取和识别模型两部分,其中特征参数的选择对系统的识别性能有关键性的影响,现就特征提取展开研究,介绍了各种常用的语音特征参数及目前主流的两种参数的提取过程,并论述了小波分析应用于语音特征参数提取中的优势。 相似文献
2.
《Expert systems with applications》2014,41(13):5858-5869
A new architecture of intelligent audio emotion recognition is proposed in this paper. It fully utilizes both prosodic and spectral features in its design. It has two main paths in parallel and can recognize 6 emotions. Path 1 is designed based on intensive analysis of different prosodic features. Significant prosodic features are identified to differentiate emotions. Path 2 is designed based on research analysis on spectral features. Extraction of Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) feature is then followed by Bi-directional Principle Component Analysis (BDPCA), Linear Discriminant Analysis (LDA) and Radial Basis Function (RBF) neural classification. This path has 3 parallel BDPCA + LDA + RBF sub-paths structure and each handles two emotions. Fusion modules are also proposed for weights assignment and decision making. The performance of the proposed architecture is evaluated on eNTERFACE’05 and RML databases. Simulation results and comparison have revealed good performance of the proposed recognizer. 相似文献
3.
针对渐变故障的准确预测问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数(Mel frequency cestrum coefficient,MFCC)特征提取的故障预测方法.首先通过监测对象上安装的声传感器获得机器当前运行的声音信号;然后声音信号经过预处理后,将其进行Mel变换,获得其MFCC特征向量;最后经SVM分析器对机器运行时的测试数据和所存机器正常运行样本数据进行聚类分析,给出机器的健康评价.测试了海马M3发动机存在撞击声、轻敲声、轰鸣声时的健康度以及分析了采集的声信号存在噪声时的抗噪性能.实验结果表明,MFCC特征值能够作为机器健康预测的特征向量,且方法在预测的准确性和鲁棒性方面具有优势. 相似文献
4.
5.
6.
该文介绍了一种基于矢量量化(VQ)方法的一个说话人识别算法。基于矢量量化的说话人识别,因其运算过程简单等特点,在说话人识别领域有着广泛的应用。用不同语音参数进行实验,实验表明应用矢量量化的方法用在说话人识别中是一种有效方法。 相似文献
7.
本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数(MFCC)特征参数提取算法,动态时间规整(DTW)作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90%,取得良好的识别效果。 相似文献
8.
基于听觉模型的特性,仿照MFCC参数提取过程,提出了一种基于Gammatone滤波器组的说话人语音特征提取方法。该方法用Gammatone滤波器组代替三角滤波器组求得倒谱系数,并且可以调整Gammatone滤波器组的通道数和带宽。将该方法所求得的特征在高斯混合模型识别系统中进行仿真实验,实验结果表明,该特征在一定情况下优于MFCC特征在系统的识别率,同时在Gammatone滤波器组通道数较高或滤波器带宽较小的情况下,系统具有较高的识别率。 相似文献
9.
10.