电子与信息学报
電子與信息學報
전자여신식학보
JOURNAL OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOGY
2002年
6期
845-849
,共5页
模糊聚类%矢量量化%说话人识别%语音特征
模糊聚類%矢量量化%說話人識彆%語音特徵
모호취류%시량양화%설화인식별%어음특정
该文提出了一种将模糊C-均值聚类法与矢量量化法相结合进行说话人识别的方法.该算法将从语音信号中提取的12阶LPC(线性预测编码)倒谱系数作为待分类样本的12个指标,先用矢量量化法求出每个说话人表征特征参数的码书,作为模糊聚类算法的聚类中心,最后将待识别的特征矢量以得到的码书为聚类中心,进行聚类识别.该算法所使用的特征参数较少,计算比较简单,但识别率较矢量量化法高.
該文提齣瞭一種將模糊C-均值聚類法與矢量量化法相結閤進行說話人識彆的方法.該算法將從語音信號中提取的12階LPC(線性預測編碼)倒譜繫數作為待分類樣本的12箇指標,先用矢量量化法求齣每箇說話人錶徵特徵參數的碼書,作為模糊聚類算法的聚類中心,最後將待識彆的特徵矢量以得到的碼書為聚類中心,進行聚類識彆.該算法所使用的特徵參數較少,計算比較簡單,但識彆率較矢量量化法高.
해문제출료일충장모호C-균치취류법여시량양화법상결합진행설화인식별적방법.해산법장종어음신호중제취적12계LPC(선성예측편마)도보계수작위대분류양본적12개지표,선용시량양화법구출매개설화인표정특정삼수적마서,작위모호취류산법적취류중심,최후장대식별적특정시량이득도적마서위취류중심,진행취류식별.해산법소사용적특정삼수교소,계산비교간단,단식별솔교시량양화법고.
