王洋
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：贵州大学大数据与信息工程学院更多>>
- 发文基金：贵阳市科学技术计划项目贵州省科学技术基金贵州省国际科技合作计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于量子逻辑线路神经网络的说话人识别方法
- 2013年
- 由于说话人的语音信号具有时变性、随机性,其特征参数也呈现出高维及相邻帧变化较大等特点。从量子信息处理理论出发,将一帧语音信号视为一个量子态,在传统神经网络的基础上,利用量子逻辑线路构造神经网络,实现说话人语音信号的有效聚类,探索一种基于量子逻辑线路神经网络的说话人识别模型与方法。利用模型固有的大量全局吸引子,可有效降低语音信号处理的时间及复杂度。通过在经典计算机上模拟仿真,并与BP神经网络说话人识别模型进行对比,表明该方法能够加快说话人识别模型的收敛速率,对参数变化具有更好的鲁棒性,且其系统识别率比BP神经网络方法平均提高了3.34%。
- 潘平罗辉王洋
- 关键词：神经网络说话人识别
- 一种基于量子势阱组的说话人特征提取方法
- 2015年
- 说话人特征提取是说话人识别系统中的关键环节,优良的特征提取算法既能有效反映说话人的基本特征,又能为识别的有效性提供保证。根据量子势阱理论,论文以透射系数、能量和频率的对应关系为切入点,构造出使频率和势阱一一对应的势阱组。针对语音信号的特点,将一帧语音信号视为一个量子态,利用势阱分离能量的特性,通过势阱组提取出信号的能量谱特征,并以此作为特征参数,探索了一种基于量子势垒组的说话人特征提取方法。仿真结果表明,在相同条件下,该方法可以降低算法的复杂性并能够有效的提取说话人特征,为说话人特征提取提供了新的研究方向。
- 王洋潘平田庚
- 关键词：特征提取透射系数量子态说话人
- 基于量子模距离的说话人识别方法被引量：2
- 2014年
- 概率测度和距离测度是模式识别最基本的两种测度,矢量量化算法是典型的基于距离测度的模式识别算法。根据量子模距离测度理论,在矢量量化算法的基础上,探索一种基于量子模距离的说话人识别方法。该方法针对说话人语音的时变性、随机性、特征维数较高等特点,将一帧语音信号视为一个量子态,并根据量子测量理论,对量子态之间进行模距离测量,从而对量子态进行有效的分类和聚类。研究表明该方法能有效地降低语音信号处理的复杂度。在经典计算机上的仿真表明,该方法在运行时间上略优于矢量量化算法,在识别率上明显优于矢量量化算法,为说话人识别的理论研究提供了新的途径。
- 罗辉潘平王洋
- 关键词：量子说话人
