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短语音说话人识别新方法的研究
引用本文:林琳,王树勋,郭纲. 短语音说话人识别新方法的研究[J]. 系统仿真学报, 2007, 19(10): 2272-2275
作者姓名:林琳  王树勋  郭纲
作者单位:1. 吉林大学通信工程学院,吉林,长春,130022
2. 空军航空大学控制工程系,吉林,长春,130022
摘    要:提出了一种较短训练语音的说话人识别新方法。利用模糊核聚类算法设计矢量量化器,对说话人的语音特征进行训练。模糊核矢量量化器将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对说话人的训练语音特征进行模糊聚类分析,将得到的每个类中心作为说话人的语音模型。识别时将识别矢量映射到高维空间进行匹配决策。由于核方法的引入,使得原来没有显现的特征突现出来,增加了说话人之间的可区分性。实验表明,该方法对于较短的训练语音,其识别效果优于高斯混合模型和模糊矢量量化。

关 键 词:核方法  模糊核矢量量化  说话人识别  短语音
文章编号:1004-731X(2007)10-2272-04
收稿时间:2006-04-10
修稿时间:2006-04-102006-11-04

Novel Speaker Recognition Method Based on Little Speech Data
LIN Lin,WANG Shu-xun,GUO Gang. Novel Speaker Recognition Method Based on Little Speech Data[J]. Journal of System Simulation, 2007, 19(10): 2272-2275
Authors:LIN Lin  WANG Shu-xun  GUO Gang
Affiliation:1.College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China; 2.Department of Control Engineering, Aviation University, Changchun 130022, China
Abstract:
Keywords:kernel-based method   fuzzy kernel vector quantization   speaker recognition   little training data
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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