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  • 说话人识别

    千次阅读 2018-07-23 21:14:06
                     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 为了提高说话人识别系统的识别效率,提出一种基于说话人模型聚类的说话人识别方法,通过近似KL距离将相似的说话人模型聚类,为每类确定类中心和类代表,构成分级说话人识别模型。测试时先通过计算测试矢量与类中心或...
  • 摘要:相对解码重建后的语音进行说话人识别,从VoIP的语音流中直接提取语音特征参数进行说话人识别方法具有便于实现的优点,针对G.729 编码域数据,研究基于DTW算法的快速说话人识别方法。 实验结果表明I在相关的...
  • windows 10; vs2013; 说话人识别和说话人性别识别SDK,利用GUMM-UBM算法实现。https://blog.csdn.net/u012594175/article/details/89003815
  • 本代码是基于DTW(动态时间规则)算法以及GMM(混合高斯模型)进行的说话人识别的程序。 现在大部分的说话人识别模型是基于MFCC的混合高斯模型设计的,但基于此的识别方式会受说话人之间相互模仿的影响,所以增加了...
  • 说话人识别代码

    热门讨论 2012-12-13 23:02:11
    这是一个说话人识别matlab源代码,有两个特征可以选择MFCC和SBC,模式匹配使用了GMM。测试了80人的数据库,MFCC识别正确率为80%,SBC为40%左右
  • 为构建一个稳定实用的基于DSP说话人识别系统。以Mel倒谱系数作为特征参数,采用高斯混合模型作为识别模型,模型参数采用FLASH ROM存储,并实现自举运行。经过调试,实现了系统的自举运行,自举运行时可选择系统的训练和...
  • matlab说话人识别

    热门讨论 2012-03-07 18:38:47
    用 matlab开发的说话人识别算法。用到了GMM,DTW等分类算法,还用到了MFCC特征抽取算法等
  • 摘 要: 传统的最小二乘支持向量机(LS-SVM)使用特征向量作为训练样本,在说话人识别系统中应用时区分性不够明显。对此,提出VQ-MAP与LS-SVM融合的方法,使用通用背景模型(UBM)经过VQ-MAP过程得到说话人自适应参数集...
  • 该压缩包中包含一个完整的语音识别程序,代码使用matlab实现,使用了经典的GMM,HMM模型。附件中还包含完整的说明文档,介绍了一些基本原理,和该源码的使用方法...该源码只需要很小的改动就可以用来做说话人识别。 :}
  • 为构建一个稳定实用的基于DSP说话人识别系统。以Mel倒谱系数作为特征参数,采用高斯混合模型作为识别模型,模型参数采用FLASH ROM存储,并实现自举运行。经过调试,实现了系统的自举运行,自举运行时可选择系统的训练和...
  • 如今,说话人识别技术已经比较成熟,但依然有很多因素影响说话人识别系统的稳定性。本文针对说话速度对说话人识别的影响进行了一系列的研究工作。通过模型空间分布可视化和语音频谱观察两方面来分析不同语速语音的...
  • 说话人确认属于说话人识别(Speaker recognition)中的一个子任务。根据任务目标不同,说话人识别可以分为说话人确认(Speaker Verification)和说话人辨认 (Speaker Identification) 两大类。说话人确认是判断某段语音...
  • 通过研究发现,说话人识别的性能与时间有着线性变化的规律。传统的说话人识别系统使用GMMUBM模型并不能很好地学习出线性变化规律。由于概率线性判别分析(PLDA)对于类内与类间有着很好的线性区分度,所以为了解决...
  • 针对实时性问题提出了一种以FPGA为硬件平台的说话人识别系统解决方案。该方案以MFCC为语音特征,采用了基于矢量量化的说话人识别算法。系统主要包括语音信号采集、端点检测、特征提取和识别判断4个部分。经测试证明...
  • 基于GMM的说话人识别

    2012-03-22 16:15:01
    从语音信号中有效地提取个人特征信息进行说话人身份的辨认和确认,是语音识别研究...从人机交互、身份验证、信息检索等各个应用方向而言,说话人识别都具有广泛的应用前景,其硏究具有越来越重要的理论意义和实用价值。
  • 说话人识别中的背景模型为基础,根据模型中的各个高斯分量,构造出说话人特征空间,将长度不一样的语句映射成为空间中大小相同的向量,且经过相关矩阵进行规整后,采用线性支持向量机进行说话人识别。借鉴几种常见...
  • 针对传统EM算法训练GMM不能充分利用训练数据所属高斯分量信息, 从而在一定程度上影响说话人识别性能的缺陷, 采用RPEM (竞争惩罚EM)算法训练GMM, 并引入批处理RPEM算法解决RPEM算法运算量大、收敛速度慢的问题, 同时...
  • 语音识别说话人识别语音库

    热门讨论 2011-10-14 11:18:16
    English Language Speech Database for Speaker Recognition and Speech Recognition The intention of creating this database is to get rich voice messages from a small group of speakers resident in ...
  • 针对LPCC只反应语音静态特征且不能突出其低频局部特征问题,提出一种以HHT倒谱系数为特征的说话人识别算法,HHT的经验模态分解使语音的低频局部特征得到更好的描述,Hilbert变换能够刻画语音动态特性,改进了LPCC的...
  • 为了充分提取语音中的个人特征信息,类比矢量量化,提出了一种基于K-均值奇异值分解(K-SVD)的说话人识别方法。利用K-SVD训练得到的字典可较好地保存语音信号中的个人特征信息。利用这一特性,通过K-SVD从训练数据...
  • 针对同类语音数据的相似性和不同类数据具有不同几何距离的特点,提出了一种基于GMMSVM的说话人识别系统。该系统结合了GMM和SVM的优点,解决了GMM在语音数据较小时不能区分数据间的差异性及SVM在处理大量数据时识别率...
  • 说话人识别系统在嘈杂的环境中性能会大大降低,为了处理这个强大的限制,我们的目标是直接在i向量空间中去除i向量的噪声部分。我们的方法提供了仅在i矢量提取水平下操作的优点,使系统的其他步骤不变。应用最大后验...
  • 说话人识别算法的定点DSP实现,引言说话人识别又称声纹识别,是通过说话人的声音特征进行身份认证的一种生物特征识别技术。说话人识别经过60多年的研究,已经逐步应用到法律、银行等各个领域。说话人识别通过对语音...
  • 基于人耳听觉感知的MFCC较其他说话人特征具有强抗噪性、高识别率...采用支持向量机分别以MFCC、R-MFCC以及新构造的混合特征为参数进行说话人的识别,实验证明基于Fisher准则的优选混合特征作为说话人识别特征是可行的。
  • 基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别系统,MATLAB语音识别代码,机器学习GMM模型。在说话人识别中,不同说话人的差异主要表现在其短时语音谱的差异,而这又可以用每个说话人的短时谱特征矢量所具有的概率密度函数来...

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