【摘 要】
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该文研究了利用径向基函数(RBF)神经网络,以汉语全音节为识别基元的基于提示文本的话者识别,提示文本在有限文本集内随机产生.提出了一种基于规则的端点检测和音节分割方法,
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该文研究了利用径向基函数(RBF)神经网络,以汉语全音节为识别基元的基于提示文本的话者识别,提示文本在有限文本集内随机产生.提出了一种基于规则的端点检测和音节分割方法,可以有效的划分汉语连续数字语音中的音节相连.在此基础上,采用LPC系数才LPC倒谱系数组成复合特征矢量,应用线性时间归-化方法建立了话者语音特征库,作为RBF神经网络的训练样本并建立了话者模型.提出了一种全局话者模型和个别话者模型相结合的识别结构,较好地解决了这个问题.最后通过仿真实验,验证了以汉语全音节为识别基元的话者识别的可行性,以及全局话者模型相结合的识别结构的优越性,并且确定了该文应用范围内的合迁的神经网络规模.仿真实验中还对比了几个不同特征之间以及RBF网络和MLP网络之间的识别效果.
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