【摘 要】
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该文实现了一个文本有关的说话者确认系统,并对系统中的语音库建立、语音分割、端点检测、特征提取、模型建立和识别各个子模块都进行了详细的描述,给出了具体的相应算法.然
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该文实现了一个文本有关的说话者确认系统,并对系统中的语音库建立、语音分割、端点检测、特征提取、模型建立和识别各个子模块都进行了详细的描述,给出了具体的相应算法.然后做了文本无关和文本有关方面的对比实验,分析了文本长度对系统识别率的影响.在特征提取中,通过分析当前话者识别系统中常用的一些特征,提出了新的特征向量组合,综合利用了对数能量、基音周期、mel-倒谱系数(Mel-Frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)三种特征,并计算了它们的一阶差分,来描述语音信号的动态特性,给出了具体算法.该系统识别结果表明,在使用了两个模型后,并没有增加太多系统开销,而系统的总体识别率有所提高.在文本有关方式下,CVQ模型得到的系统正识率为91.3﹪在SCHMM下得到的正识率为95.2﹪.
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