基于改进GFCC特征参数的广播音频语种识别.pptx
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基于MFCC与GFCC混合特征参数的说话人识别标题:基于MFCC与GFCC混合特征参数的说话人识别摘要:随着智能音箱、语音助手的普及与应用,说话人识别逐渐成为一个重要的研究领域。本文提出了一种基于MFCC(Mel频率倒谱系数)与GFCC(Gammatone频率倒谱系数)混合特征参数的说话人识别方法。实验结果表明,所提出的方法在说话人识别准确率上具有明显优势。1.引言说话人识别是指根据语音信号判断说话人身份的任务。在现实应用中,说话人识别被广泛应用于安全控制、语音识别等领域。传统的说话人识别方法主要基于声学
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基于GFCC与CFC的低信噪比说话人识别摘要说话人识别技术是语音信号处理领域的研究重点之一,其在语音识别、声纹识别、语音合成等方向上有广泛应用。本篇论文基于GFCC与CFC两种特征提取方法实现了低信噪比环境下的说话人识别。实验结果表明,在低信噪比情况下,CFC方法比GFCC方法更为有效,实现了高达96%的识别率。关键词:说话人识别,GFCC,CFC,低信噪比一、引言说话人识别(SpeakerRecognition)是指通过对语音信号中的物理特征、基频、语调、声音形态、语音语言工作、话语特征等多维信息的分析
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