模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2006年
6期
776-781
,共6页
说话人识别%混沌%最大Lyapunov指数
說話人識彆%混沌%最大Lyapunov指數
설화인식별%혼돈%최대Lyapunov지수
分析说话人发音过程中的非线性现象,通过计算38个汉语音素的最大Lyapunov指数验证语音内含混沌性.从不同侧面讨论语音非线性特征量的物理意义和计算方法,包括Lyapunov指数、二阶熵和相关维数,并将这些非线性特征用于说话人识别.在Gauss混合模型的说话人识别系统中,基于MFCC参数得到识别结果的基础上,用最大Lyapunov指数、二阶熵和相关维数再进行说话人的二次辨认,提高说话人识别的性能.实验结果表明非线性特征参数中包含有说话人特征的信息,因此可用于改进基于MFCC的识别性能.
分析說話人髮音過程中的非線性現象,通過計算38箇漢語音素的最大Lyapunov指數驗證語音內含混沌性.從不同側麵討論語音非線性特徵量的物理意義和計算方法,包括Lyapunov指數、二階熵和相關維數,併將這些非線性特徵用于說話人識彆.在Gauss混閤模型的說話人識彆繫統中,基于MFCC參數得到識彆結果的基礎上,用最大Lyapunov指數、二階熵和相關維數再進行說話人的二次辨認,提高說話人識彆的性能.實驗結果錶明非線性特徵參數中包含有說話人特徵的信息,因此可用于改進基于MFCC的識彆性能.
분석설화인발음과정중적비선성현상,통과계산38개한어음소적최대Lyapunov지수험증어음내함혼돈성.종불동측면토론어음비선성특정량적물리의의화계산방법,포괄Lyapunov지수、이계적화상관유수,병장저사비선성특정용우설화인식별.재Gauss혼합모형적설화인식별계통중,기우MFCC삼수득도식별결과적기출상,용최대Lyapunov지수、이계적화상관유수재진행설화인적이차변인,제고설화인식별적성능.실험결과표명비선성특정삼수중포함유설화인특정적신식,인차가용우개진기우MFCC적식별성능.
