基于PDA平台的实时说话人识别系统

任舒彬; 杨莹春

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基于PDA平台的实时说话人识别系统

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受到模型规模大和计算量大的限制,经典的基于高斯混合模型的说话人识别方法不适合于资源有限的PDA平台实时说话人自动识别要求.以Mel倒谱系数为说话人特征,运用主成分分类技术,结合定点数计算技术实现实时说话人自动识别.在19个用户的语音库上进行系统识别实验,此新型分类技术的训练时间缩短为基线系统的1/50,测试时间缩短为1/12,模型规模缩小为1/6,同时识别性能达到94.7%.

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来源
《电声技术》 |2007年第1期|47-50|共4页
作者
任舒彬; 杨莹春;
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作者单位

浙江大学,计算机科学与技术学院,浙江,杭州,310027;

浙江大学,计算机科学与技术学院,浙江,杭州,310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类通信;
关键词
个人数字助理; 说话人识别; 主成分分析分类; Mel倒谱系数;

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