云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- LPCC

LPCC: 作品数：69被引量：373H指数：10; 导出分析报告; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：黄樟钦侯义斌陶智赵鹤鸣张玲华更多>>; 相关机构：北京工业大学中山大学苏州大学中国科学院更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划浙江省自然科学基金教育部科学技术研究重点项目更多>>

语音识别特征提取中对特征方法的对比: 《计算机应用文摘》2024年第2期96-99,共4页郭明琦; 人工智能概念的提出,让语音识别迎来了新的生机。随着相关知识与技能的飞速发展,神经网络带动了语音识别领域相关知识的革新。文章使用语音识别中常见的LPCC特征、MFCC特征和PLP特征对同一段语音进行特征提取,通过特征图像化可以直观展...; 关键词：语音识别特征提取 LPCC MFCC PLP

一种多特征融合的说话人辨认算法被引量：1: 《电脑知识与技术》2022年第15期82-84,共3页孙佳宁于玲; 针对在智能音箱中容易出现误唤醒情况,即设备被环境音错误激活的问题,该文提出了一种多特征融合的说话人辨认算法。该算法在特征提取部分通过将短时能量、线性预测倒谱系数(LPCC)、梅尔频率倒谱系数(MFCC)及其一阶动态特征差分系数进行...; 关键词：说话人辨认 MFCC LPCC 短时能量

基于特征参数LPCC与AMDF的异常声音检测被引量：2: 《长江信息通信》2021年第10期110-113,共4页许文杰杨淇善; 区别于视频监控这一重要技术手段,异常声音从监控者的听觉角度十分高效的反映出监控场景的异常情况,对于监控公共场所的安全有着十分显著的作用。因此,异常声音的研究方法也受到了国内外许多学者和机构的重视。文章提出了一种由线性预...; 关键词：异常声音线性预测倒谱系数短时平均幅度差特征融合高斯混合模型

Comparison of Khasi Speech Representations with Different Spectral Features and Hidden Markov States: 《Journal of Electronic Science and Technology》2021年第2期155-162,共8页Bronson Syiem Sushanta Kabir Dutta Juwesh Binong Lairenlakpam Joyprakash Singh; supported by the Visvesvaraya Ph.D.Scheme for Electronics and IT students launched by the Ministry of Electronics and Information Technology(MeiTY),Government of India under Grant No.PhD-MLA/4(95)/2015-2016.; In this paper,we present a comparison of Khasi speech representations with four different spectral features and novel extension towards the development of Khasi speech corpora.These four features include linear predic...; 关键词：Acoustic model(AM) Gaussian mixture model(GMM) hidden Markov model(HMM) language model(LM) linear predictive coding(LPC) linear prediction cepstral coefficient(LPCC) Mel frequency cepstral coefficient(MFCC) perceptual linear prediction(PLP)

融合LPCC和MFCC的支持向量机OSAHS鼾声识别被引量：6: 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》2020年第6期1-5,12,共6页沈侃文李文钧岳克强; 浙江省重点研发计划资助项目(2019C03088)。; 单纯打鼾者的鼾声与阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome,OSAHS)患者的鼾声在声学特征上有较大的区分度。从鼾声的声学特征出发,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的Fisher...; 关键词：线性预测倒谱系数梅尔倒谱系数融合LPCC和MFCC特征参数支持向量机

说话人识别特征参数MFCC的提取与分析被引量：4: 《电子技术与软件工程》2016年第22期90-90,共1页周春晖卢荣潘姿蓉; 提取特征参数在说话人识别系统内是非常重要的步骤,说话人语音的很多特有个性信息包含于特征参数内,例如发声特征或者语义特征,利用特征提取的方法一方面可以去掉声音里没用的冗余信息,剩下有用的体现说话人个性不同的特征信息,特别是...; 关键词：特征参数倒谱系数 LPCC MFCC

浅析语音特征参数提取方法: 《中国科技经济新闻数据库教育》2016年第10期129-129,共1页马静; 语音特征参数主要可以分为两大类:一类是基于发声系统模型导出的特征参数,比如经线性预测编码分析技术得到的线性预测系数(LPC)以及由它导出的其他特征参数;另一类是基于听觉系统模型导出的特征参数(MFCC 参数)。本文介绍几种常见的语...; 关键词：特征向量 LPC LPCC MFCC参数

多类型语音特征进化选择算法: 《计算机工程与应用》2016年第14期150-155,219,共7页张小恒谢文宾李勇明; 国家自然科学基金(No.91438104);中央高校基本科研业务费专项资金(No.CDJZR10160003;No.CDJZR13160008;No.CDJZR155507);中国博士后科学基金(No.2013M532153);重庆市博士后科研项目特别资助; 基于特征选择的语音特征获取用于说话人识别是目前较为有效的方式。但是,最优语音特征随着具体应用环境的变化而不同。因此,提出了基于四类型语音特征封装式遗传特征选择算法(FSF-Wr GAF),该算法提取了四种类型的语音特征参数,通过链式...; 关键词：说话人识别多类型语音特征链式智能体遗传算法伽马通滤波器倒谱系数(GFCC) 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 线性预测倒谱系数(LPCC)

基于FIR滤波的LPCC在语音相似度分析中的应用被引量：1: 《自动化与仪器仪表》2015年第10期196-197 199,199,共3页赵桂兰孙冻; 甘肃省科技厅项目(1204GKCA004);甘肃省财政厅专项资金立项资助(甘财教[2013]116号); 将线性预测倒谱系数LPCC作为语音特征相似度的评价参数,采用欧氏距离来衡量语音的相似度,据此分析测试者语音与标准语音(或参考语音)间的偏差,以此给出测试者语音质量优劣的评价结果。该评价方法有助于语言学习者提高发音质量和朗读能力...; 关键词：语音相似度 LPCC参数 FIR滤波特征提取评价

Voice conversion using structured Gaussian mixture model in cepstrum eigenspace被引量：2: 《Chinese Journal of Acoustics》2015年第3期325-336,共12页LI Yangchun YU Yibiao; supported by the Natural Science Foundation of China(61271360);the Application Fundamental Research Project of Suzhou(SYG201230); A new methodology of voice conversion in cepstrum eigenspace based on structured Gaussian mixture model is proposed for non-parallel corpora without joint training. For each speaker, the cepstrum features of speech ar...; 关键词：LPCC Voice conversion using structured Gaussian mixture model in cepstrum eigenspace ES GMM

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