黑龙江科技信息
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흑룡강과기신식
HEILONGJIANG SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
2015年
27期
69-70
,共2页
Mel频率倒谱系数%概率神经网络%说话人语音识别系统%特征提取
Mel頻率倒譜繫數%概率神經網絡%說話人語音識彆繫統%特徵提取
Mel빈솔도보계수%개솔신경망락%설화인어음식별계통%특정제취
Mel frequency coefficients%Probabilistic neural network%Speaker recognition system%Feature extraction
说话人识别是当前语音识别的研究热点之一。本文主要研究了以下几个方面：说话人语音识别系统，对能够反映人对语音感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数进行提取。同时，分析了概率神经网络PNN，概率神经网络是性能良好的分类神经网络。实验结果表明，概率神经网络PNN对训练的语音样本有着很高的分类准确率。
說話人識彆是噹前語音識彆的研究熱點之一。本文主要研究瞭以下幾箇方麵：說話人語音識彆繫統，對能夠反映人對語音感知特性的Mel頻率倒譜繫數(MFCC)作為特徵參數進行提取。同時，分析瞭概率神經網絡PNN，概率神經網絡是性能良好的分類神經網絡。實驗結果錶明，概率神經網絡PNN對訓練的語音樣本有著很高的分類準確率。
설화인식별시당전어음식별적연구열점지일。본문주요연구료이하궤개방면：설화인어음식별계통，대능구반영인대어음감지특성적Mel빈솔도보계수(MFCC)작위특정삼수진행제취。동시，분석료개솔신경망락PNN，개솔신경망락시성능량호적분류신경망락。실험결과표명，개솔신경망락PNN대훈련적어음양본유착흔고적분류준학솔。
Speaker recognition is one of the hot topics in speech recognition. This paper mainly studies the following aspects: Speak-er recognition system, which can reflect the characteristics of the speech perception of the Mel frequency coefficients (MFCC) as a fea-ture parameter extraction. At the same time, it analyzes the probabilistic neural network PNN, and the performance of the neural network is good. The experimental results show that the PNN can have very high classification accuracy for the training of speech samples.
