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检索条件："关键词=高斯混合模型-通用背景模型 "
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基于声纹识别的智能照明语音识别算法研究被引量：9
《传感器与微系统》2020年第6期37-40,44,共5页王建平 马兰兰 孙伟 
国家自然科学基金资助项目(51877060)。
提出了一种基于声纹识别的智能照明语音识别算法。采用短时能量和短时平均过零率判别声控信号;采用基于高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)的方法判定声控人的身份;采用基于动态时间规整(DTW)的方法识别语义。通过建立多个身份人和多...
关键词：声纹识别 智能照明 高斯混合模型-通用背景模型 动态时间规整 
基于耳蜗倒谱系数和Teager能量算子相位融合的说话人识别系统被引量：4
《南京理工大学学报》2018年第1期82-88,共7页茅正冲 王俊俊 
国家自然科学基金(60973095);江苏省自然科学基金(BK20131107)
为了提高说话人识别系统的性能,该文在传统特征的基础上提出利用相位特征对听觉倒谱特征进行补偿的方法。该方法利用Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)能够真实反映气流在通过声道系统呈现的涡流非线性作用的模型,再利用希尔...
关键词：能量算子 耳蜗倒谱系数 高斯混合模型-通用背景模型 说话人识别 
TEO能量与Mel倒谱混合参数应用于说话人识别被引量：4
《计算机仿真》2017年第8期215-219,264,共6页杨瑞田 周萍 杨青 
广西自然科学基金(2012GXNSFAA053221;2014GXNSFA A118353);广西研究生教育创新计划资助项目(YCSZ2015152);国家自然科学基金(61363005;61462017)
特征提取是说话人识别中非常重要的一个环节,特征提取的结果直接影响系统的识别结果。提出一种将TEO与MFCC及其衍生参数结合的方法,将本文提取的特征参数与传统的MFCC,WMFCC与△MFCC通过GMM-UBM与SVM模型得出结果并比较。并在不同环境...
关键词：说话人识别 梅尔频率倒谱系数 高斯混合模型-通用背景模型 联合因子分析 
一种改进的基于GMM-UBM的法庭自动说话人识别系统被引量：4
《中国科学院大学学报（中英文）》2013年第6期800-805,共6页王华朋 杨军 吴鸣 许勇 
国家自然科学基金(11004217;11074279)资助
对基于高斯混合模型(GMM)的法庭自动说话人识别系统进行改进.通过参考人群数据库降低了对嫌疑人语音样本数量的需求.以小规模背景人群数据库建立改进的基于高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)的法庭自动说话人识别系统.以固定电话信道...
关键词：似然比 法庭自动说话人识别 高斯混合模型-通用背景模型 
SMFCC:一种新的语音信号特征提取方法被引量：4
《计算机应用》2016年第6期1735-1740,共6页汪海彬 余正涛 毛存礼 郭剑毅 
国家自然科学基金资助项目(61262041;61472168);云南省自然科学基金重点项目(2013FA030)~~
针对说话人识别系统中存在的有效语音特征提取以及噪声影响的问题,提出了一种新的语音特征提取方法——基于S变换的美尔倒谱系数(SMFCC).该方法是在传统美尔倒谱系数(MFCC)的基础上利用S变换的二维时频多分辨率特性,以及奇异值分解(SVD...
关键词：S变换 奇异值分解 基于S变换的美尔倒谱系数 高斯混合模型-通用背景模型 说话人识别 
基于信道信息的录音假冒者检测系统研究被引量：4
《计算机仿真》2016年第2期460-464,共5页王茂蓉 周萍 景新幸 岳倩倩 
国家自然科学基金资助项目(61363005);广西省自然科学基金资助项目(2012GXNSFAA053221)
说话人识别系统会受到假冒者的攻击,而用高保真录音设备录制的语音蓄意闯入说话人识别系统是常见的攻击方式之一。由于不同设备的信道信息不同,而语音中的静音部分又包含了完整的信道信息,且这部分信息不受说话人和文本等因素的影响,因...
关键词：说话人识别 静音 自适应子带谱熵 信道信息 梅尔倒谱系数 高斯混合模型-通用背景模型 
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 
一种鲁棒性听觉特征的说话人确认系统
《无线电工程》2019年第7期606-610,共5页文思进 高勇 
四川大学科研基金资助项目(0020505501743)
针对噪声环境下说话人确认系统性能急剧下降问题,根据人耳听觉感知特性,利用Gammachirp滤波器组来模拟人耳耳蜗听觉模型,提出了一种鲁棒性听觉特征参数(GammachirpFeatureCoefficient,GCFC)的提取方法。在高斯混合模型-通用背景模型(Gau...
关键词：说话人确认 Gammachirp滤波器 高斯混合模型-通用背景模型 鲁棒性 
语种识别算法中GSV计算的定点仿真与实现被引量：1
《计算机工程与设计》2012年第2期679-683,共5页张丽 杨镇西 吉立新 
国家863高技术研究发展计划基金项目(2008AA011002)
基于GSV-SVM的语种识别方法是目前最为流行的语种识别方法之一,其采用基于通用背景模型GMM-UBM的GSV作为声学模型,支持向量机SVM作为区分模型。大量仿真测试结果表明,GSV在整个系统中占的运算量为80%左右,是算法硬件实现的瓶颈。鉴于此...
关键词：语种识别 高斯混合模型-通用背景模型 GMM超矢量 定点实现 addlog运算 
自适应并行模型组合的鲁棒语音身份识别算法被引量：6
《信号处理》2018年第7期867-875,共9页李聪 葛洪伟 
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX16_0781;KYLX16_0782);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
由于环境噪声的影响,实际应用中说话人识别系统性能会出现急剧下降。提出了一种基于高斯混合模型-通用背景模型和自适应并行模型组合的鲁棒性语音身份识别方法。自适应并行模型组合是一种噪声鲁棒性的特征补偿算法,能够有效减少训练环...
关键词：说话人识别 特征补偿 并行模型组合 高斯混合模型-通用背景模型 噪声 
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