Extracting Supra-Segment Information for Text-Independent Speaker Verification
用于文本无关的话者识别的超音段信息提取
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Speaker verification using HMM ( hidden Markov model) is investigated in this paper.
探讨了HMM(隐马尔可夫模型)在说话人识别领域中的应用,并对说话人确认系统中的关键问题&确认阈值的确定,提出了一种新的解决方法。
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According to the task, it is composed of two parts speaker verification and speaker identification.
从具体应用的角度可将声纹识别分为说话人辨认和说话人确认两类,从识别条件的角度可将其分为与文本有关的说话人识别和与文本无关的说话人识别两类。
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Threshold Selection Based on TZ Normalization for Speaker Verification
基于TZ Normalization规整的话者确认阈值选取
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Speaker Verification Based on Adapted Gaussian Mixture Model Feature Mapping
基于自适应高斯混合模型特征映射的说话人确认
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基于快速DGMM的随机提示文本的话者确认系统
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为了建立一个数字串说话人身份确认系统,采用了基于数字HMM的与文本有关的身份确认方式;
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说话人识别系统是指通过说话人的语音来自动识别说话人身份的系统,本系统可以广泛应用于安全验证、控制等各方面,特别是基于电信网络的身份识别。
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