王蕾
- 作品数：5 被引量：0H指数：0
- 供职机构：南京信息职业技术学院更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于数学形态滤波的话者识别系统的特征提取
- 2006年
- 重点研究在噪声环境下,话者识别中语音信号的特征提取。将能简化信号,消除较小分量而保留信号的基本特征的数学形态滤波器良好的滤波性应用在一维语音信号的处理中。并在噪声环境下,应用线性预测的MFCC特征提取方法提高鲁棒性。提取几种重要的语音特征参数,包括线性预测倒谱系数、MEL倒谱系数、语音动态参数、激励源特征等,对这些参数进行分析和比较,以达到话者识别的目的。
- 王蕾张友纯
- 关键词：数学形态话者识别特征提取鲁棒性
- 噪声环境下话者识别系统的特征提取
- 2008年
- 重点研究在噪声环境下，话者识别中语音信号的特征提取。将能减化信号，消除较小分量而保留信号的基本特征的数学形态滤波器良好的滤波性应用在一维语音信号的处理中。并在噪声环境下，应用线性预测的MFCC特征提取方法提高鲁棒性。提取几种重要的语音特征参数，包括线性预测倒谱系数、MEL倒谱系数、语音动态参数、激励源特征等，对这些参数进行分析和比较．以达到话者识别的目的。
- 王蕾
- 关键词：数学形态话者识别特征提取鲁棒性
- 噪声环境下话者识别系统的特征提取
- 2010年
- 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。本文重点研究在噪声环境下,话者识别中语音信号的特征提取。应用线性预测的MFCC特征提取方法提高鲁棒性。提取几种重要的语音特征参数,包括LPCC、MEL倒谱系数、线性预测倒谱系数等,对这些参数进行分析和比较,以达到话者识别的目的。
- 王蕾孟慧杰
- 关键词：话者识别MFCC
- 应用VQ的说话人识别系统的改进
- 2004年
- 说话人识别是语音识别的一种特殊方式，其目的不是识别语音内容，而是识别说话人是谁，即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化(VQ)可避免困难的语音分段问题和时间归整问题，且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种方法。当用于训练的数据量较小时，复倒谱特征可以得到比较稳定的识别性能。VQ的改进方法避免了说话人识别系统的训练时间与使用时间相差过长从而导致系统的性能明显下降以及若利用自相关函数带来的大量运算。
- 王蕾张友纯周燕
- 关键词：复倒谱说话人识别矢量量化
- 连续数字语音识别系统的定点DSP实时实现
- 2004年
- 针对各种连续数字语音信号，实现了一种基于TMS320C5x评价模块(EVM)和定点数字信号处理器ADSP2181的与特定人无关的连续数字语音识别系统。在分析了连续概率密度的隐马尔可夫模型(CDHMM)基础上，利用LPC倒谱系数、LPC差分倒谱系数、能量归一化系数及其差分系数作为语音特征矢量，训练和识别采用Viterbi算法和Baum-Welch重估算法，并利用ADSP2181实现语音识别的算法。有效地提高了系统的识别率。给出了实现各个阶段所需的时间，比较了不同语音特征参数对识别率的影响。在具体实现中，着重处理了抗噪、定点实时实现及连续数字串识别人的身份等问题。实验结果表明，本系统在普通环境下取得较满意的效果，正确识别率达到93．2％，为其实用化提供了较为重要的技术途径。
- 周燕张友纯王蕾
- 关键词：隐马尔可夫模型倒谱系数
