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重庆市自然科学基金(cstc2012jjA60002)

作品数:2 被引量:6H指数:2
相关作者:徐洋孟祥涛储雯李银国杨丽坤更多>>
相关机构:重庆邮电大学更多>>
发文基金:重庆市自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇带通
  • 1篇带通滤波
  • 1篇带通滤波器
  • 1篇语音
  • 1篇语音识别
  • 1篇语音特征
  • 1篇语音特征参数
  • 1篇说话人识别
  • 1篇说话人识别算...
  • 1篇说话人识别系...
  • 1篇特征参数
  • 1篇特征提取
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇小波
  • 1篇小波包
  • 1篇小波包变换
  • 1篇滤波器
  • 1篇加权

机构

  • 2篇重庆邮电大学

作者

  • 2篇徐洋
  • 1篇李银国
  • 1篇杨丽坤
  • 1篇储雯
  • 1篇孟祥涛

传媒

  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于小波包变换的加权语音特征参数被引量:2
2014年
提高语音识别系统识别率是语音识别技术中的一个重要的研究课题。通常由于环境噪声影响导致系统的识别准确率急剧下降。为了提高语音识别系统的识别准确率,并且使其在强噪声的环境下仍能获得令人满意的结果,在W_RAS_MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients of the Relative Autocorrelation Sequences)参数提取分析和小波包变换研究的基础上,并根据加权带通滤波器分析技术,提出一种基于小波包分析的加权语音特征参数。通过实验结果分析表明,此方法用于抗噪声分析可以提高系统的识别准确率,同时在低信噪比下也有很好的适应性。
杨丽坤徐洋
关键词:小波包变换语音识别特征提取
基于段级特征主成分分析的说话人识别算法被引量:4
2013年
为了提高说话人识别(SR)系统的运算速度,增强其鲁棒性,以现有的帧级语音特征为基础,提出了一种基于段级特征主成分分析的说话人识别算法。该算法在训练和识别阶段以段级特征代替帧级特征,然后用主成分分析方法对段级特征进行降维、去相关。实验结果表明,该算法的系统训练时间、测试时间分别为基线系统的47.8%、40.0%,同时识别率略有提高,抑制了噪声对说话人识别系统的影响。该结果验证了基于段级特征主成分分析的说话人识别算法在识别率有所提高的情况下取得了较快的识别速度,同时在不同噪声环境下的不同信噪比情况下均可以提高系统识别率。
储雯李银国徐洋孟祥涛
关键词:说话人识别主成分分析说话人识别系统
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