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基于CFCC-PCA的说话人辨识方法
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作者 刘雪燕 李明 袁宝玲 《成都工业学院学报》 2015年第2期32-34,共3页
针对说话人训练和识别时间长、噪音环境下识别率低的问题,提出一种CFCC-PCA特征参数的说话人辨识方法。首先提取具有听觉特性的CFCC特征参数,然后对其进行PCA变换,找出具有分辨能力的参数,最后再用这些参数在云服务器中训练和识别说话... 针对说话人训练和识别时间长、噪音环境下识别率低的问题,提出一种CFCC-PCA特征参数的说话人辨识方法。首先提取具有听觉特性的CFCC特征参数,然后对其进行PCA变换,找出具有分辨能力的参数,最后再用这些参数在云服务器中训练和识别说话人。实验表明:该方法可以提高说话人辨识的鲁棒性和识别率,云服务可提高系统实时性。 展开更多
关键词 cfcc-pca 说话人辨识 支持向量机 云服务器
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融合CFCC和Teager能量算子倒谱参数的语音识别 被引量：9
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作者 史燕燕 白静 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期286-289,共4页
针对现有表征语音特性的特征提取不完善的问题,提出了一种耳蜗滤波倒谱系数(Cochlear Filter Cepstral Coefficients,CFCC)和Teager能量算子倒谱参数(Teager Energy Operators Cepstral Coefficients,TEOCC)相互融合的方法。该方法将表... 针对现有表征语音特性的特征提取不完善的问题,提出了一种耳蜗滤波倒谱系数(Cochlear Filter Cepstral Coefficients,CFCC)和Teager能量算子倒谱参数(Teager Energy Operators Cepstral Coefficients,TEOCC)相互融合的方法。该方法将表征人耳听觉特性的CFCC和体现非线性能量特性的TEOCC的融合特征应用到语音识别系统中,并联合主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)对该融合特征进行特征选择和优化,最后通过支持向量机进行语音识别。实验结果表明:该融合特征与单一特征相比具有更佳的语音识别性能,结合PCA后其语音识别的准确率平均提高了3.7%。 展开更多
关键词 耳蜗滤波倒谱系数 Teager能量算子倒谱参数 主成分分析 语音识别
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