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1.
王润舵 《桂林电子科技大学学报》2010,30(6)
人的声音虽然具有个性特征,但随着电子信息技术的迅猛发展,人的语音也可以被模仿.当模仿者模仿说话人声音相似度极高时,当前说话人身份确认系统就有可能会被非法欺骗.研究了一种双模态信息融合的说话人识别方法,能把声纹信息和人脸信息融合在一起,通过动态贝叶斯网络(DBN)方法来刻画两类特征之间的相关性,并根据DBN模型作出最后的说话人识别结果.实验表明,基于双模态信息融合的说话人识别方法比传统单独的声纹识别和人脸识别有较高的正确识别率. 相似文献
2.
采用模糊C-均值聚类算法(FCM)实现声纹码本的矢量量化,使用基于相似系数和的孤立点检测法识别孤立点.试验表明,该方法能有效地减少孤立点对识别结果的干扰,显著降低码本量化误差,从而提高矢量量化声纹识别系统的识别率. 相似文献
3.
引言说话人识别又称声纹识别,是通过说话人的声音特征进行身份认证的一种生物特征识别技术。说话人识别经过60多年的研究,已经逐步应用到法律、银行等各个领域。说话人识别通过对语音信号进行处理,提取说话人语 相似文献
4.
5.
6.
针对深度学习在水声研究领域的应用中面临大数据量要求和现有样本量限制的问题,本文提出了一种多层优选卷积网络模型。通过基于相似度的优选方法选出最佳卷积核,以提取更具代表性的特征。利用探索层特征融合策略,叠加多层卷积输出,获取更全面的特征信息。采用约减策略优化模型,有效缩短运算时间。通过优选、特征融合和注意力机制,有效解决此类问题。实验结果表明,该模型在数据集上取得的最好的标注准确率为高基线模型1.12%;同时运行时间减少了43.5%。因此,该模型的使用提高了水声信号标注的准确率和效率。 相似文献
7.
8.
针对声纹识别任务在含噪背景下鲁棒性欠佳的问题,文章提出了一种基于TDNN改进的含噪声纹识别方法。该算法先提取说话人音频的梅尔频谱,利用自注意力机制(SE)使得网络更加聚焦于重要特征,引入残差连接(Res)修正梅尔频谱与输出层的特征损失信息,一定程度缓解神经网络退化的问题,使用多层特征聚合(MFA)密集连接输出特征,生成关注统计池的特征,最终生成一种强鲁棒性的声纹特征。在AISHELL-ASR0009含噪数据集进行实验表明:与BaseTDNN相比,i-TDNN算法的识别准确率提升16.63%,验证了此算法在含噪背景下的鲁棒性。 相似文献
9.
传统的身份认证技术无法对云端的海量访问认证请求进行有效的管理.目前的多因素认证机制中,用户的验证码由云服务提供商支持的多因素认证设备免费生成,而基于专门的动态口令卡的多因素认证服务则需要收取一定的费用.为了实现免费身份认证,采用一种区分性模型方法实现声纹识别说话人身份的确认,并采用信道补偿算法进一步提高系统性能.做了与生成性模型声纹识别身份认证技术进行对比和分析的实验,得到新方法具有鲁棒的身份认证性能的结论. 相似文献
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