您的位置: 专家智库 > >

陈燕

作品数:3 被引量:8H指数:2
供职机构:厦门大学更多>>
相关领域:自动化与计算机技术政治法律电子电信更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇政治法律

主题

  • 2篇混合模型
  • 2篇高斯
  • 2篇高斯混合
  • 2篇高斯混合模型
  • 1篇电话信道
  • 1篇端点
  • 1篇端点检测
  • 1篇信道
  • 1篇人名
  • 1篇身份鉴定
  • 1篇声纹
  • 1篇声纹识别
  • 1篇说话人确认
  • 1篇说话人确认系...
  • 1篇司法
  • 1篇最大后验概率
  • 1篇最大后验概率...
  • 1篇后验概率
  • 1篇过零率

机构

  • 3篇厦门大学

作者

  • 3篇洪青阳
  • 3篇陈燕
  • 1篇张彩红
  • 1篇陈晓阳
  • 1篇张彩虹

传媒

  • 3篇心智与计算

年份

  • 2篇2008
  • 1篇2007
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
电话信道人名识别系统的端点检测方法
2008年
根据孤立词和电话语音本身的特点,在传统的基于短时平均能量(E)和短时平均过零率(ZCR)方法的基础上,充分考虑静音、噪声、有效语音段等各种声音的特点,检测出待识别语音段的有效部分,再进行起止点微调最终确定起止端点。经实验验证,结果显示改进后的算法在常见的弱噪声环境下能达到较好的检测效果。
陈晓阳洪青阳陈燕
关键词:端点检测过零率
声纹识别在司法身份鉴定中的应用被引量:2
2008年
声纹识别是一种重要的生物认证方式,同指纹一样,声纹也是不可复制的。由于语音获取的便利性和声纹识别技术的提高,其在司法身份鉴定中日渐被重视。本文采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,简称GMM)并结合统一背景模型(Universal Background Model,UBM)进行身份鉴定,取得了良好的效果。
陈燕洪青阳张彩虹
关键词:声纹识别身份鉴定高斯混合模型
基于GMM-UBM的说话人确认系统的研究被引量:7
2007年
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)已经广泛的应用于文本无关的声纹识别系统,本文详细介绍了一个把背景模型(Universal Background Model,UBM)应用到说话人建模中去的说话人确认系统。由于人的声音的生物特征多变性,说话人模型还需要进行自适应技术的改进。最后,实验结果证明了采用自适应技术的GMM-UBM模型的高效性。
张彩红洪青阳陈燕
关键词:说话人确认高斯混合模型最大后验概率算法
共1页<1>
聚类工具0