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为了提高系统的鲁棒性,联合二代小波和TEO一起对语音进行去噪.为了解决动态环境下的说话人识别的误识率问题,在识别阶段,把小生境粒子群算法应用于GMM之中.从实验得出,采用本文提出的参数对于说话人识别的效果较好.采用基于小生境粒子群的高斯混合模型进一步提高了识别性能. 相似文献
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为了解决动态环境下的说话人识别的辨认率问题,在识别阶段,把小生境粒子群算法应用于GMM之中。从实验得出,采用基于小生境粒子群的高斯混合模型提高了识别性能。 相似文献
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把KLT和重叠子帧用于在噪声环境下的说话人辨认.基于重叠子帧的分离方法,提出了一种有效技术去建立特征矢量矩阵和取得KLT技术的优点的有效性.做了几个实验.和GMM相比较,采用KLT/MMCE的辨认率得到了明显的提高.特别是当混合数达到128时,辨认率达到了98.5%.因此,实验结果现实所提出的方法确实能减少计算量和提高系统的辨认率. 相似文献
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