| 基于小波与神经网络的说话人身份识别 |
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| 引用本文： | 勾轶,刘晓丽,陈长征.基于小波与神经网络的说话人身份识别[J].沈阳工业大学学报,2005,27(1):87-90. |
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| 作者姓名： | 勾轶 刘晓丽 陈长征 |
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| 作者单位： | 1. 沈阳工业大学,诊断与控制工程中心,沈阳,110023
2. 中国刑警学院,沈阳,110035 |
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| 摘 要： | 将小波变换和神经网络结合起来应用于说话人身份识别.通过小波变换提取语音信号的基音周期序列不仅体现了人发声时的生理特点，同时还包含了个人说话习惯等后天形成的特征.所以它能有效地反映说话人的语音特点.应用人工神经网络对基音周期序列进行识别分类以确定说话人身份.实验证明应用人工神经网络进行特征识别直接输出代表说话人身份的二进制编码，可以省去与库中所有数据进行匹配的繁琐操作，同时又能保证较高的正确率.
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| 关 键 词： | 小波变换 基音周期 神经网络 突变点 说话人身份 |
| 文章编号： | 1000-1646(2005)01-0087-04 |
| 修稿时间： | 2003年11月17 |
Speaker recognition based on wavelet transform and neural networks |
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| GOU Yi,LIU Xiao-li,CHEN Chang-zheng.Speaker recognition based on wavelet transform and neural networks[J].Journal of Shenyang University of Technology,2005,27(1):87-90. |
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| Authors: | GOU Yi LIU Xiao-li CHEN Chang-zheng |
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| Affiliation: | GOU Yi~1,LIU Xiao-li~2,CHEN Chang-zheng~1 |
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| Abstract: | The paper presents a method to recognize the speaker's identity by combining wavelet transformation and neural networks.In the approach,at first,wavelet transformation is used to pick-up keynote periods array of sound signal,which represents the speaker's phonic characteristics and other acquired characteristics,and then,artificial neural network is used to categorize recognition.It is proved by experiments that direct exporting binary system coding,which represents the speaker's identity,by applying manual neural network,can eliminate tedious data matching operation and insure higher right ratio. |
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| Keywords: | wavelet transform pitch periods neural networks saltation point speaker's identity |
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