【摘 要】
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为提高多角度面部表情识别的精度,提出了一种基于隐马尔可夫模型的物联网终端语音身份动态识别方法.通过隐马尔可夫函数特征,构建物联网终端语音模型和身份模型,结合两种模型完成隐马尔可夫语音身份特征的建模.在此基础上,构建物联网终端语音的采集平台,完成物联网终端语音数据的采集,再对原始信号进行滤波预处理,使用加窗方法提取处理后语音信号的身份特征,并对身份特征信号数据进行分类识别,从而完成基于隐马尔可夫的物联网终端语音身份动态识别.实验结果表明,该方法识别精准度较高,识别用时较短,且稳定性较好.
【机 构】
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泉州职业技术大学智能制造学院,福建泉州362000
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为提高多角度面部表情识别的精度,提出了一种基于隐马尔可夫模型的物联网终端语音身份动态识别方法.通过隐马尔可夫函数特征,构建物联网终端语音模型和身份模型,结合两种模型完成隐马尔可夫语音身份特征的建模.在此基础上,构建物联网终端语音的采集平台,完成物联网终端语音数据的采集,再对原始信号进行滤波预处理,使用加窗方法提取处理后语音信号的身份特征,并对身份特征信号数据进行分类识别,从而完成基于隐马尔可夫的物联网终端语音身份动态识别.实验结果表明,该方法识别精准度较高,识别用时较短,且稳定性较好.
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