何建超
- 作品数：5 被引量：0H指数：0
- 供职机构：杭州电子科技大学更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 一种基于降维超矢量的说话人确认方法
- 本文使用TIMIT语料库通过最大期望算法训练得到512阶的通用背景模型,以MIT语料库为主实验库,通过贝叶斯学习算法从通用背景模型中自适应训练得到MIT两个信道下全部注册者的模型.接着将模板中个人高斯混合模型的均值空间映...
- 何建超章坚武吴震东
- 关键词：说话人确认贝叶斯学习
- 噪声环境下基于ICA的语音盲源分离的算法研究
- 介绍了盲源分离在实际运用中常见的问题，并进一步提出了相应的解决方法。在一般环境中，语音的采集环境均含有噪声，甚至是多人同时说话的情景。假定目标说话人处在多人同时说话的环境中，则采集到的语音含有不可忽略的噪声信号。首先，将...
- 何建超吴震东章坚武
- 基于高层信息融合的短语音说话人识别方法研究
- 语音信号是人类情感交流和认知分享的重要载体，也是人类最基本和最自然的交流方式。说话人识别是研究如何从语音波纹中提取能表征语者个性化特征的信息，进而利用该个性化信息通过建模方式对语者的身份做出判决的技术。高斯混合模型凭借其...
- 何建超
- 关键词：语音信号身份识别特征参数信息融合
- 文献传递
- 一种基于筛选高斯分量的说话人确认方法
- 2015年
- 介绍了说话人确认模型的研究现状及其存在的若干问题,在此基础上提出了一种基于筛选高斯分量的说话人确认算法。在训练与说话人相关的高斯混合模型时,仅利用区分性能较强的高斯分量,并舍弃区分性能较低的高斯分量,从而组成新的低阶高斯混合模型和针对性的低阶通用背景模型。该算法以经典的通用背景模型架构为基础,自适应更新模型参数,同时借鉴了竞争模型中竞争的思想,是融合了基于UBM-MAP-GMM架构和基于竞争模型架构的新型算法。实验结果表明,算法在减少模型训练时间的同时能有效地降低系统等错误率。
- 何建超章坚武吴震东
- 关键词：说话人确认自适应
- 一种基于降维超矢量的说话人确认方法
- 本文使用TIMIT语料库通过最大期望算法训练得到512阶的通用背景模型,以MIT语料库为主实验库,通过贝叶斯学习算法从通用背景模型中自适应训练得到MIT两个信道下全部注册者的模型。接着将模板中个人高斯混合模型的均值空间映...
- 何建超章坚武吴震东
- 关键词：说话人确认贝叶斯学习
- 文献传递
