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实验结果表明该方法可以使特定人的元音的识别率达到98.73%,明显改变了识别系统的性能。
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VR has two aspects: Speaker Recognition and Voice Content Recognition.
其中语音识别包含两个方向:声纹识别和语音内容识别。
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说话人识别技术(声纹识别技术)以其独特优势在信息安全领域的应用逐渐增大。
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Speaker Recognition Using Vector Quantization Technique and Hidden Markov Model Afterword
应用矢量量化技术与隐马尔可夫模型进行话者辨认
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在文本依赖的语者识别系统中,通常会限定语音的内容,从而限制了其应用场景。
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现有的说话人识别方法有动态时间规整法、矢量量化法、隐马尔可夫模型和神经网络法等,其中HMM已成为目前最佳的说话人识别处理模型。
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在众多的说话人识别技术中,本文主要研究了基于Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstrum Coefficients,简称MFCC)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称为GMM)的说话人识别系统。
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在算法方面,高斯混合模型(GMM)是目前最成功的一种说话人识别模型。
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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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Study on Speaker Recognition under Noise Environment Based on Probability DP Matching Algorithm
基于概率DP匹配法的噪声环境下说话人识别方法的研究
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语音信号本质上具有连续性,所以获取语音帧特征之间的时变特性,将对识别的性能带来提高。
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在说话人识别领域,基于支持向量机(support Vector Machine,SVM)的识别方法是当今的研究热点。
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This paper realized a speaker recognition system based on Gaussian Mixture Models ( GMM).
实现了一个基于高斯混合模型(GMM)的说话人辨识系统。
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说话人识别又称声纹识别,是语音信号处理中的重要组成部分,是当前的研究热点之一。
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说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份,它在许多领域内有良好的应用前景。
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Speaker recognition is the one that authorizes the speaker identity based on its voice or speech.
说话人识别技术即是一种基于说话人的声音鉴权说话人身份的技术。
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基于HMM的嵌入式非特定人连续英语语音识别的研究与实现
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通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法,利用DSP的硬件平台,以线性预测倒谱系数为特征参数提取算法以及隐马尔可夫模型为建模算法,实现电子语音锁的系统设计。
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The second issue is the use of discrimination transform of LDA in speaker recognition.
本文的第二个工作是研究了线性判别分析(LDA)的区分性变换在说话人识别中的应用。
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Speaker Recognition Application in Information Course and VQ Algorithm Research
声纹识别的应用与矢量量化算法研究
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连续隐马尔可夫模型和神经网络在说话人识别中的比较
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自动说话人识别是指根据包含在语音中的同说话人有关的信息来自动识别说话人。
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The study of real time speech recognition to speaker independent Chinese digit
不定人汉语数字音实时识别方法的研究
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