本文介绍了一个基于ARM的说话人确认系统，该系统确认算法建立于高斯混合模型－全局背景模型(GMM-UBM的基础上，并对系统的代码移植进行......

本文主要讲述基于全背景-高斯混合模型(UBM-GMM)的说话人确认系统。首先在实现基本系统的基础上,我们通过录制新的语音库,增加了基......

说话人识别是语音信号处理领域的一个重要研究问题，具有广泛的应用前景。特别是随着网络信息的快速发展，语音信息普遍存在于互联网，目......

密码认证是应用最广泛的认证技术,它存在被遗忘、被破解的天然弊端。特别是随着互联网系统数量爆发式的增长,它给用户带来的记忆成......

说话人识别一直都是国内外的一个重要的研究课题。本文从研究说话人识别的一些基本理论入手,研究了几种常用的说话人确认算法和背......

说话人确认是判断待识别的说话人语音是否与他所申明的身份相符的一种生物识别技术。该技术广泛地应用于语音门禁系统、电话银行系......

在信息飞速发展的今天,很多场合都需要对人们的身份进行确认和识别。近年来,说话人确认的重点逐渐从实验室转向实际复杂环境,训练......

本文建立了一个基于对话语音的与文本无关的说话人确认系统,它和传统的与文本无关的说话人确认系统的关键不同在于,训练及测试语音......

本文提出了一个高速、有效的说话人确认算法。该算法在高斯混合模型一合局背景模型(GMM-UBM)的基础上,采用一种新的融合方法有效的......

支撑向量机（ＳＶＭ）是一种新的统计学习方法，和以往的学习方法不同的是ＳＶＭ的学习原则是使结构风险（Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ Ｒｉｓｋ）最小，而经典的学习方法遵循经验风险（Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｒｉｓｋ）最小原......