说话人辨认相关论文
声纹识别也被称之为说话人识别,是采用智能系统识别语音中说话人身份信息的重要智能语音技术之一。智能系统能够通过获取语音中的......
本文根据人耳频率子带独立识别的特性,提出了一种子带的加权改进算法用于说话人辨认.首先提取子带特征参数,并用本文提出的新窗口......
现有的说话人辨认系统大多采用VQ或GMM单一方法建立模型。由于采用VQ模型具有检索速度快而准确率低以及采用GMM模型具有检索速度慢......
文中提出了一种GMM和SVM混合说话人识别模型,在特征参数域和概率得分域对两种模型进行了融合。混合模型结合了GMM和SVM各自的优势,......
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，是语音识别研究领域的一个重要研究方向。从人机交互、身份验证、......
与文本无关的说话人辨认旨在通过说话人的语音而非语义信息从而辨认出话者的身份，该研究在充分利用语音识别的非接触性的基础上逐渐......
本文主要从信道补偿和信道顽健(Robust)特征两个方面,研究如何提高说话人识别系统的信道顽健性.在信道补偿方面,将两种语音识别中......
说话人识别是最自然的生物特征身份鉴定方式,可分为说话人辨认和说话人确认。说话人识别根据包含在语音信号中的个性特征来自动识......
随着智能设备在生活中的广泛应用,自然顺畅的人机交互方式成为人们关注的焦点,身份识别的方式也逐渐由密码等方式向生物特征识别方......
为探究对抗样本对端到端说话人辨认系统的安全威胁与攻击效果,比较现有对抗样本生成算法在语音环境下的性能优劣势,分析FGSM、JSMA......
对于说话人辨认系统,实际使用环境与训练环境通常并不匹配,实际使用环境中常常存在各种来源的噪声,实验室训练环境中性能良好的系......
凭借广泛的应用前景，说话人识别越来越受到人们的重视。本文提出了一种用矢量量化(VQ)来初始化高斯混合模型(GMM)的参数的方法，把矢......
说话人识别被认为是最自然的生物特征识别身份鉴定方式。它可以分为两个范畴：说话人确认和说话人辨认。矢量量化所用参数少，系统简单......
针对最小二乘支持向量机在语音数据大样本输入下的局限性,提出了一种基于GMM特征变换和模糊LS-SVM的学习算法,结合高斯混合模型在......
本文根据多级子带和能量算子,提出了一种子带能量倒谱算法用于说话人辨认.实验结果表明在加性噪声环境下新参数比传统参数识别性能......
模糊分类器(NFC)和支持向量机(SVM)是解决模式识别和分类问题的有力的工具.本文分别用自适应模糊神经分类器和支持向量机解决说话......
本文介绍了一个为说话人识别而建立的中文语音数据库和该数据库上作的说话人辨认测试.该数据库主要特征有:包含宽带(麦克风)与窄带......
本文就特征提取、文本无关说话人识别的主要经典方法作了回顾，强调并阐释了各种方法在物理上的意义。针对文本无关说话人识别中训练......
现阶段，信号处理的传统方法大部分是基于线性的理论，而信号本身并不是线性的，我们用线性的方法处理非线性的信号仅仅是最大似然的逼近......
该论文以进化算法为优化方法,对说话人辨认中特征的自动选择和神经网络模型的自动设计等问题进行了研究.......
该论文以进化计算为核心优化算法,主要研究了它在语音识别中的声学模型训练以及说话人辨认中的模型训练中的应用.该文利用进化计算......
与以往的混合模型不同,该文介绍的隐马模型(Hidden Markov Model,即HMM)/多层前馈神经网络(Multilayer Feed- forward Neural Netw......
该文介绍了一种二叉树算法,这一算法首先根据样本的聚类信息逆向构造一个带方差的二叉树,通过这棵二叉树,获得了样本在空间中分布......
该文在总结前人听觉外周模型的基础上,根据听觉外周及耳蜗核特性提出了两种新的基于听觉模型的语音特征,并将它们用于说话人辨认实......
在与文本无关的说话人辨认系统中,一般包含三个主要的模块:特征提取、模型的建立和存储、似然测度和判决策略.人们也往往以这三个......
说话人识别是语音信号处理的重要分支,根据识别说话人集合是开集还是闭集,它又分为说话人辨认和确认两类.随着社会的进步,科技的发......
支撑向量机（SVM）是一种新的统计学习方法。提出一种基于支撑向量机的文本无关的说话人辨认系统，在作者的实验中得到了98％的平均识别率，......
提出了一种基于最小分类错误准则的概率神经网络的训练算法。实验结果表明, 该系统及其MCE学习算法在20个说话人辨认应用中利用5s......
针对基于人工神经网络的说话人辨认系统所存在的问题,提出了一种基于模糊最小二乘支持向量机(LS-SVMs)技术的两级分类说话人辨认系......
为了提高基于G auss混合模型通用背景模型(GMM-U BM)的说话人辨认系统的运算效率,提出一种基于树的核心挑选算法(TBK S),通过将U B......
为了减少语音数据量 ,提高处理速度和识别的准确性 ,提出了一种采用公共码本、个人隐 Markov模型 (HMM)和个人拒识阈值进行两级决......
针对说话人的语音特征和说话人的个性特征很难分离的问题,提出了一种基于遗传算法和支持向量机的说话人辨认新方法,再结合特征各分......
该文提出了一种高斯混合模型(GMM)参数估计的改进算法.原始的特征向量先经Schmidt正交化消除各维间的相关性,再用数学形态学方法估......
针对短语音说话人辨认训练语料不充分的特点,对特征参数和GMM模型进行优化和改进,提出一种基于局部模糊PCA的GMM说话人辨认方法.该......
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......
提出了基于进化高斯混合模型(EGMM)的说话人辨认系统建模方法.EGMM在进化算法的框架下,为改善模型的泛化性能对GMM模型的结构与参......
当对含噪语音进行说话人辨认时，系统的识别性能会明显变差，本文提出采用对倒谱参数非线性加权的方法，改善系统的噪声鲁棒性．通过对多种......
该文提出了一种基于自适应频率规整的鉴别性特征提取算法。该方法通过对语音频谱的各个频带的鉴别性分析及其量化结果对各个频域进......
实验室环境下,说话人识别研究已经取得很大进展,但是在实际生活中,说话人识别系统的性能受到环境噪声、健康状况等因素的影响很大......
在传统的高斯混合模型一支持向量机（Gaussian Mixture Model-Support Vector Machine，GMM—SVM）说话人辨认系统中，SVM利用从GMM矢量空......
提出了基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认新方法。该算法首先将某一类的训练数据分成若干子类, 对每一子类在其中心周围定义具有......
多分类问题一直是模式识别领域的一个热点,本文提出了将Hadamard纠错码同二元分类器相结合的方法来解决此问题,相对于其它类型的纠......
本文提出了一种新的说话人码本的优化设计方法-粒子对协同优化算法，应用于矢量量化的说话人辨认．此算法利用两个初始粒子对分别在每......
在实际应用中，噪声或信道干扰导致说话人识别（SR）识别性能急剧下降。针对该问题，本文分析传统方法的优缺点并提出相应的系统解决方案：采......
利用MATLAB软件,设计了一种基于GMM模型的与文本无关的说话人辨认系统。该系统包括语音活动检测、提取MFCC参数、训练GMM参数和判......
文章在对说话人确认和说话人辨认进行比较研究的基础上，提出一种新的说话人确认方法，同传统方法相比，该方法通过建立非特定说话人模型......
