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一种基于GMM模型的复杂环境下说话人识别自适应方法

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本发明涉及信号处理技术，具体涉及一种基于GMM模型的复杂环境下说话人识别自适应方法，包括基于GMM的说话人识别模型的构建阶段，即对语音信号进行低通滤波、预加重、加窗、分帧等预处理后，通过Gammatone滤波器进行滤波去噪，提取GMFCC组合特征参数。还包括说话人识别及自适应阶段，即通过提取待识别的说话人语音特征参数并对原模型进行自适应调整，并完成说话人识别。该方法克服了因生病或环境复杂造成说话人识别准确率降低等缺点，提出一种新的组合特征参数方法，能够组合分析不同特征，有效补偿因说话人自身情况不同而造成语音变化而带来的误差，从而提高识别准确率。

著录项

公开/公告号CN111489763A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-04

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学;
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申请/专利号CN202010284977.6
发明设计人郭雨欣;宋雨佳;
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申请日2020-04-13
分类号
代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人彭艳君
地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
入库时间 2023-12-17 11:28:35

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-08-28

实质审查的生效 IPC(主分类):G10L25/24 申请日:20200413

实质审查的生效
2020-08-04

公开

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