本文關(guān)鍵詞：基于ARM的說話人識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：提出了一種基于壓縮感知(CS)的說話人識別算法以及在ARM系統(tǒng)中的實現(xiàn),首先,介紹壓縮感知理論框架,提出說話人識別可以與壓縮感知理論相結(jié)合的依據(jù);其次,提出基于壓縮感知的說話人識別算法的基本方法,即建立說話人語音特征數(shù)據(jù)庫和基追蹤匹配得到最大均值系數(shù),其中,語音特征向量由GMM均值超向量核算法得到,大量實驗數(shù)據(jù)表明,該方法一定程度上提高了識別率,并且在說話人集合較大的情況下識別效果較好。
【作者單位】： 鹽城工學(xué)院信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 說話人識別 基追蹤 高斯混合模型
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 語音是人的自然屬性之一,由于各個說話人發(fā)音器官的生理差異以及后天形成的發(fā)音習(xí)慣等行為差異的影響,每個人的語音中蘊含著與眾不同的個人特征[1]。說話人識別就是著眼于提取包含在語音信號中的個人特征,以達到識別說話人的目的。說話人識別按其被輸入的測試語音來分可以分為

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本文編號：369060