基于ARM的说话人识别系统的研究与实现

发布时间：2017-05-15 23:00

  本文关键词：基于ARM的说话人识别系统的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：提出了一种基于压缩感知(CS)的说话人识别算法以及在ARM系统中的实现,首先,介绍压缩感知理论框架,提出说话人识别可以与压缩感知理论相结合的依据;其次,提出基于压缩感知的说话人识别算法的基本方法,即建立说话人语音特征数据库和基追踪匹配得到最大均值系数,其中,语音特征向量由GMM均值超向量核算法得到,大量实验数据表明,该方法一定程度上提高了识别率,并且在说话人集合较大的情况下识别效果较好。
【作者单位】： 盐城工学院信息工程学院;
【关键词】： 压缩感知 说话人识别 基追踪 高斯混合模型
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 语音是人的自然属性之一,由于各个说话人发音器官的生理差异以及后天形成的发音习惯等行为差异的影响,每个人的语音中蕴含着与众不同的个人特征[1]。说话人识别就是着眼于提取包含在语音信号中的个人特征,以达到识别说话人的目的。说话人识别按其被输入的测试语音来分可以分为

【共引文献】

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中国硕士学位论文全文数据库 前10条

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本文编号：369060