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金焕梅
作品数:
4
被引量:13
H指数:1
供职机构:
吉林大学
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发文基金:
国家教育部博士点基金
吉林省科技发展计划基金
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相关领域:
电子电信
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合作作者
陈虹
吉林大学通信工程学院
林琳
吉林大学通信工程学院
陈建
吉林大学通信工程学院
孙晓颖
吉林大学
魏晓丽
吉林大学
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2篇
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一种快速说话人识别方法
本发明提供一种快速说话人识别方法,属于说话人识别方法该方法。结合高斯混合模型,以高斯混合模型超向量作为说话人的特征参数。将高斯混合模型超向量作为输入,设计一种一类分类的支持向量机分类器。对于N个说话人,训练N个分类器,每...
林琳
金焕梅
陈虹
姜宏
孙晓颖
陈建
魏晓丽
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一种快速说话人识别方法
本发明提供一种快速说话人识别方法,属于说话人识别方法该方法。结合高斯混合模型,以高斯混合模型超向量作为说话人的特征参数。将高斯混合模型超向量作为输入,设计一种一类分类的支持向量机分类器。对于N个说话人,训练N个分类器,每...
林琳
金焕梅
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基于支持向量机的短语音说话人识别
说话人识别是一种根据语音信号对说话人进行辨认或确认的生物识别技术,具有便捷性、经济性、安全性等方面的优势,广泛应用于司法、军事、安全等领域。目前,在安静的实验室环境下和语音数据充足的条件下,说话人识别技术已经达到令人满意...
金焕梅
关键词:
说话人识别
支持向量机
文献传递
基于多核SVM-GMM的短语音说话人识别
被引量:12
2013年
运用多个核函数的线性组合构造多核空间,在多核空间上设计了基于支持向量机的说话人分类器,实现短语音说话人识别。多核映射能够解决单核映射核函数及其参数选择的难题,增加说话人的可区分性,提高分类器的性能。算法中结合了高斯混合模型(GMM),并以GMM超向量作为说话人的最终特征参数进行仿真实验。实验表明,在短语音和两种噪声环境中,基于多核SVM-GMM的短语音说话人识别算法较SVM-GMM算法能得到更好的识别性能和鲁棒性。
林琳
陈虹
陈建
金焕梅
关键词:
通信技术
说话人识别
多核支持向量机
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