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徐义芳

作品数：2 被引量：14H指数：1
供职机构：清华大学电子工程系更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇电子电信

主题

  • 2篇说话人识别
  • 1篇信号
  • 1篇信号处理
  • 1篇信噪比
  • 1篇隐含马尔可夫...
  • 1篇语音
  • 1篇语音识别
  • 1篇语音信号
  • 1篇语音信号处理
  • 1篇噪声
  • 1篇噪声补偿
  • 1篇噪声环境
  • 1篇马尔可夫
  • 1篇马尔可夫模型
  • 1篇混合模型
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯混合
  • 1篇高斯混合模型
  • 1篇MFCC

机构

  • 2篇清华大学

作者

  • 2篇徐义芳
  • 1篇于鹏
  • 1篇曹志刚

传媒

  • 1篇信号处理

年份

  • 1篇2002
  • 1篇2000
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
噪声环境中数字串识别和说话人识别
识别系统在噪声环境中性能下降是目前基于统计模型和模型训练的系统遇到的普遍问题.该论文工作的目的是减小基于隐含马尔可夫模型的语音识别系统和基于高斯混合模型的说话人识别系统在噪声环境中的性能下降.
徐义芳
关键词：说话人识别隐含马尔可夫模型高斯混合模型MFCC噪声补偿
文献传递
基于加权特征值补偿的说话人识别被引量：14
2002年
背景噪声的存在,使得说话人识别系统的训练环境和测试环境发生失配,导致系统性能发生急剧下降。本论文提出一种加权特征值补偿算法,把由噪声引起的使带噪语音信号特征值与纯净语音特征值发生偏差的部分去除,从而使进入识别器的特征值接近纯净语音的特征值。在特征值补偿过程中引入了信噪比加权的方法。实验表明,这种方法能够有效的提高说话人识别系统的性能。
于鹏徐义芳曹志刚
关键词：说话人识别语音信号处理语音识别信噪比
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