【摘 要】
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针对电话语音性别检测存在识别准确率较低的问题,提出了一种有效的电话语音性别检测方案(CNN+SVM);首先,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取幂律归一化
【机 构】
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广东省心脑血管个体化医疗大数据工程技术研究中心∥华南师范大学物理与电信工程学院,深圳壹鸽科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61471176);教育部蓝火计划(惠州)产学研项目(CXZJHZ201705);广东省特支计划项目(2016TQ03X100);广东省自然科学基金项目(2018A030313990);广东省科技计划项目(2017A010101015,2017B030308009,2017KZ010101);蓝盾产学研基金项目(LD20170204,LD20170207)
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针对电话语音性别检测存在识别准确率较低的问题,提出了一种有效的电话语音性别检测方案(CNN+SVM);首先,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取幂律归一化倒谱系数(Power-Normalized Cepstral Coefficient,PNCC)的有效信息;然后,结合优化后的基频特征,选用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现性别分类.该方案有效融合了男、女发音和听觉感知特性上的差异,同时利用了CNN特征提取能力以及S
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