计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2015年
4期
154-158
,共5页
话者语音识别系统%美尔频率倒谱系数%滑动差分倒谱特征%动态时频倒谱系数%混合高斯-通用背景模型
話者語音識彆繫統%美爾頻率倒譜繫數%滑動差分倒譜特徵%動態時頻倒譜繫數%混閤高斯-通用揹景模型
화자어음식별계통%미이빈솔도보계수%활동차분도보특정%동태시빈도보계수%혼합고사-통용배경모형
Speech recognition system (SRS)%Mel frequency cepstral coefficient (MFCC)%Shifted delta cepstral feature(SDC)%Dynamic timing frequency cepstral feature (DTFC)%Gaussian mixture model-universal background model(GMM-UBM)
研究语音动态特征参数提取问题,在话者语音识别过程中,动态特征参数可以有效提高识别率.但是传统算法在其提取过程中存在大量干扰冗余信息,造成了识别率降低并带来运算速度的降低.为解决上述副作用,提出在说话人识别系统中,使用一种动态时频倒谱系数参数的方法.上述方法在不减少反应话者个体特征分布特性的前提下,可消除冗余信息并降低样本特征的维度.利用上述方法提取语音特征参数并输入混合高斯-通用背景模型进行说话人语音分类.在Matlab上仿真结果表明,动态时频倒谱系数可有效改进话者语音识别系统的识别正确率.
研究語音動態特徵參數提取問題,在話者語音識彆過程中,動態特徵參數可以有效提高識彆率.但是傳統算法在其提取過程中存在大量榦擾冗餘信息,造成瞭識彆率降低併帶來運算速度的降低.為解決上述副作用,提齣在說話人識彆繫統中,使用一種動態時頻倒譜繫數參數的方法.上述方法在不減少反應話者箇體特徵分佈特性的前提下,可消除冗餘信息併降低樣本特徵的維度.利用上述方法提取語音特徵參數併輸入混閤高斯-通用揹景模型進行說話人語音分類.在Matlab上倣真結果錶明,動態時頻倒譜繫數可有效改進話者語音識彆繫統的識彆正確率.
연구어음동태특정삼수제취문제,재화자어음식별과정중,동태특정삼수가이유효제고식별솔.단시전통산법재기제취과정중존재대량간우용여신식,조성료식별솔강저병대래운산속도적강저.위해결상술부작용,제출재설화인식별계통중,사용일충동태시빈도보계수삼수적방법.상술방법재불감소반응화자개체특정분포특성적전제하,가소제용여신식병강저양본특정적유도.이용상술방법제취어음특정삼수병수입혼합고사-통용배경모형진행설화인어음분류.재Matlab상방진결과표명,동태시빈도보계수가유효개진화자어음식별계통적식별정학솔.
