【摘 要】
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该论文在汉语说话人识别的理论与实际应用方面作了一定的研究,现在语音方面的研究主要集中在语音识别、合成、压缩以及说话人识别等领域.汉语说话人识别是语音处理的一个分支
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该论文在汉语说话人识别的理论与实际应用方面作了一定的研究,现在语音方面的研究主要集中在语音识别、合成、压缩以及说话人识别等领域.汉语说话人识别是语音处理的一个分支,涉及到语音学、语音信号处理、模式识别与人工智能等学科.当前说话人识别的主要方法是模板匹配、概率模型法以及神经网络法,与语音识别在实现方法上基本相似.但对于特征向量的选取一直是说话人识别的一个难点.该论文就是对这一问题进行了尝试,从理论上论述了倒谱参数、线谱对对参数以及基音周期参数等都可作为说话人识别的较为有效的特征向量.在论文中,采用概率模型法中的基于矢量量化的说话人的识别系统生成各说话人的个性特征的码本来对各种参数进行了实验,并证实了以上的结论.在实验中,采用Kohonen的学习矢量量化来对特征矢量进行量化,使神经网络优越的运算功能用于提高量化精度和速度.从而使系统的实时性、有效性得到明显提高.
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