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身份鉴别所需要的高度准确性和鲁棒性往往很难通过使用单模态的生物证人方法来达到.本文提出了一种基于动态贝叶斯网络的融合框架,将声纹信息与人脸信息在特征层进行融合,从而实现多模态的说话人识别.在多模态数据库上进行的说话人鉴别实验亦显示DBN在对时序数据的融合上具有优越的性能。
动态贝叶斯网络在多模态说话人鉴别上的研究
【摘 要】
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身份鉴别所需要的高度准确性和鲁棒性往往很难通过使用单模态的生物证人方法来达到.本文提出了一种基于动态贝叶斯网络的融合框架,将声纹信息与人脸信息在特征层进行融合,从
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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中国科协第2届优秀博士生学术年会
【发表日期】
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2004年期
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