基于核 Fisher 判别的说话人辨认

针对语音特征的自身特点,通过对Fisher判别技术的研究,提出采用核Fisher判别技术来解决说话人辨认.核Fisher判别技术在判别中使用所有训练样本,显著提高了系统的识别率.实验数据表明,该方法在不影响系统实时性的情况下,有效地提高了说话人辨认系统的识别率.     

Vague集不确定信息处理SPA方法研究进展

Vague集是智能信息处理中一种新的有效方法,近几年成为智能信息处理的热点而受到普遍关注.SPA方法(集对分析方法)是不确定信息处理的一种重要手段,结合Vague集与SPA方法的不确定信息处理具有效果好和易于实现的优点.本文对Vague集不确定信息处理的SPA方法应用现状进行了综述.对Vague集不确定信息处理的SPA方法的未来发展和需要解决的问题进行分析与讨论,提出未来该领域的发展方向及前景.     

ARCS动机模式在计算机应用基础教学中的应用与研究

计算机应用基础课程是一门实践性较强的公共基础课程,在深入分析该课程教学现状的基础上,将ARCS动机模式应用于课程的课堂教学、实验教学、实训拓展和课程考核四个环节.教学实践证明,在计算机应用基础课的教学中实施ARCS动机模式,教学效果和教学质量明显提升.     

改进i-向量说话人识别算法研究

针对信道变化环境下说话人识别系统鲁棒性差及识别率低的问题,提出一种改进i-向量说话人确认算法。首先,利用系统注册说话人GMM-UBM提取话者i-向量;然后,采用加权线性判别分析对i-向量降维和信道补偿,提取更具判别性的特征向量;紧接着,结合类内协方差归一化技术和ZT-norm规整技术对余玄距离得分进行规整,进一步消除信道干扰;最后,构建高鲁棒性余玄距离分类器判定目标说话人。仿真实验结果表明该算法可以有效地提高系统性能。