与文本无关说话人识别
赵玉晓
顾秀秀
张二华
1.南京理工大学计算机科学与技术学院 南京2100942.南京理工大学计算机科学与技术学院 南京2100943.南京理工大学计算机科学与技术学院 南京210094
摘要：由于传统的说话人识别中,常用的特征参数有线性预测系数(LPC)、Mel频率倒谱系数(MFCC),采用单一特征参数并不能很好地反映说话人特性.针对这种情况,提出了引入Delta特征和特征组合的方法.实验结果表明,引入Delta特征和特征组合对识别效果有明显提高,实验中选用GMM作为说话人识别模型.
关键词：线性预测系数梅尔倒谱系数Delta特征高斯混合模型
分类号：TP312(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 243-247,307 )
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