黄文娜

作品数：2被引量：1H指数：1
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供职机构：贵州大学更多>>
发文主题：发声最大后验概率说话人识别MAP信号特征更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
发文期刊：《计算机应用》《电声技术》更多>>
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基于MAP+CMLLR的说话人识别中发声力度问题被引量：1
《计算机应用》2017年第3期906-910,共5页黄文娜 彭亚雄 贺松 
贵州省社会攻关计划项目(黔科合SY字[2013]3105号);贵州省工程技术研究中心建设项目(黔科合G字[2014]4002号)~~
为了改善发声力度对说话人识别系统性能的影响,在训练语音存在少量耳语、高喊语音数据的前提下,提出了使用最大后验概率(MAP)和约束最大似然线性回归(CMLLR)相结合的方法来更新说话人模型、投影转换说话人特征。其中,MAP自适应方法用于...
关键词：说话人识别 发声力度 最大后验概率 最大似然线性回归 约束最大似然线性回归 
基于VEMAP的说话人识别鲁棒性研究
《电声技术》2016年第11期44-47,共4页黄文娜 彭亚雄 贺松 
为了改善发声力度变化对说话人识别系统性能的影响。针对不同发声力度下语音信号的分析,提出了使用发声力度最大后验概率(Vocal Effort Maximum A Posteriori,VEMAP)自适应方法更新基于高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Mixture Mode...
关键词：说话人识别 发声力度 发声力度最大后验概率自适应 高斯混合模型-通用背景模型 
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