融合AP和GMM的说话人识别方法研究综述报告.docx
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融合AP和GMM的说话人识别方法研究综述报告说话人识别是指通过声音信号识别出不同人的身份。在语音处理领域,说话人识别具有重要的应用价值,比如自然语言处理、情感分析、智能客服等等。然而,由于语音信号的复杂性,说话人识别的准确性和鲁棒性一直是领域内研究的焦点。为了提高说话人识别的准确性,学者们提出了许多方法,本文将对其中一种融合AP和GMM的说话人识别方法进行综述。融合AP和GMM的说话人识别方法是一种基于模型的方法,包括两个主要步骤:特征提取和模型融合。在特征提取步骤中,首先对声音信号进行预处理,去除不必要
基于GMM和SVM的说话人识别方法研究.pptx
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基于VQ和GMM的与文本无关的说话人识别研究的综述报告随着语音技术的不断发展,语音识别和语音合成等技术的应用越来越广泛。而与此同时,说话人识别也成为了一个热门的研究领域。基于VQ和GMM的与文本无关的说话人识别技术,是其中一种较为常见的方法,下面将对其进行综述报告。VQ,即矢量量化,在说话人识别中被广泛应用。其基本思想是将语音信号映射到一个离散的矢量空间,并将该信号所属的说话人类别作为该矢量的标签。在矢量化过程中,对语音信号进行抽样,将抽样点构成一个矢量后,利用码本来描述该矢量。码本通常由许多离散的矢量构
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应用VQ和GMM的说话人识别系统研究的综述报告说话人识别是指在一个给定的语音信号中,通过对信号进行分析,从中提取出特征,比较不同说话人之间的差异,从而确定这段语音属于哪个人说的的过程。目前,说话人识别技术广泛应用于语音识别、声纹识别等领域。本文重点介绍基于矢量量化(VQ)和高斯混合模型(GMM)的说话人识别系统的研究进展。一、矢量量化(VQ)的基本原理矢量量化是一种数据压缩技术,可以将连续的数据流按一定规则压缩成离散的向量,从而减小数据量。在说话人识别中,矢量量化可以将语音信号分成若干子段,根据这些子段的
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基于GMM的说话人识别技术研究综述报告说话人识别技术(SpeakerRecognition,SR)是语音信号处理领域中的一个重要问题。该技术的目的是通过声音信号来确定说话人的身份。说话人识别技术拥有广泛的应用,如语音识别、身份验证、安全系统识别,以及司法领域的取证等。目前,常用的说话人识别技术主要包括基于语音特征(声谱图、梅尔倒谱系数等)和基于说话人模型(高斯混合模型、支持向量机等)两种方法。其中基于GMM的说话人识别技术被广泛应用于实际系统中。本文将就基于GMM的说话人识别技术进行综述。一、高斯混合模型