电子器件
電子器件
전자기건
Chinese Journal of Electron Devices
2015年
5期
1135-1137
,共3页
说话人识别%贝叶斯压缩感知%稀疏表示%高斯混合模型
說話人識彆%貝葉斯壓縮感知%稀疏錶示%高斯混閤模型
설화인식별%패협사압축감지%희소표시%고사혼합모형
speaker recognition%Bayesian compressed sensing%sparse representation%GMM
提出了一种基于贝叶斯压缩感知的与文本无关说话人识别算法.针对算法中的稀疏系数的特点,引入半高斯先验假设,并利用稀疏贝叶斯学习中的相关向量机算法求解稀疏解.实验仿真表明,贝叶斯压缩感知算法具有较强的鲁棒性,可提高说话人识别系统的识别性能.
提齣瞭一種基于貝葉斯壓縮感知的與文本無關說話人識彆算法.針對算法中的稀疏繫數的特點,引入半高斯先驗假設,併利用稀疏貝葉斯學習中的相關嚮量機算法求解稀疏解.實驗倣真錶明,貝葉斯壓縮感知算法具有較彊的魯棒性,可提高說話人識彆繫統的識彆性能.
제출료일충기우패협사압축감지적여문본무관설화인식별산법.침대산법중적희소계수적특점,인입반고사선험가설,병이용희소패협사학습중적상관향량궤산법구해희소해.실험방진표명,패협사압축감지산법구유교강적로봉성,가제고설화인식별계통적식별성능.
