【摘 要】
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利用高斯混合模型(GMM)方法进行语音的性别识别。首先概述了特征提取、识别方法及性别识别的过程;然后通过减少提取特征的语音帧数和降低高斯混合模型的混合阶数来提高性别识别速度;最后,将由M el频率倒谱参数(MFCC)特征和基音频率特征两种方法得到的测试样本后验概率结合,提出新的计算测试样本后验概率的方法。实验表明依据此后验概率能有效提高识别的正确率。
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系,同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(6047501960775036),2006年博士学科点专项科研基金资助项目(20060247039)
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利用高斯混合模型(GMM)方法进行语音的性别识别。首先概述了特征提取、识别方法及性别识别的过程;然后通过减少提取特征的语音帧数和降低高斯混合模型的混合阶数来提高性别识别速度;最后,将由M el频率倒谱参数(MFCC)特征和基音频率特征两种方法得到的测试样本后验概率结合,提出新的计算测试样本后验概率的方法。实验表明依据此后验概率能有效提高识别的正确率。
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