【摘 要】
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提出了一种基于改进的语音融合特征和GMM模型相结合的跨语种说话人确认方法.首先,采用Teager能量算子提取语音中的浊音段,消除与说话人声道特征无关的静音段和清音段.其次,提
【机 构】
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延边大学工学院计算机科学与技术学科智能信息处理研究室
【基金项目】
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吉林省科技厅自然科学基金资助项目（20140101225JC）
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提出了一种基于改进的语音融合特征和GMM模型相结合的跨语种说话人确认方法.首先,采用Teager能量算子提取语音中的浊音段,消除与说话人声道特征无关的静音段和清音段.其次,提取基音周期参数,并与16维的MFCC参数融合形成本文的语音融合特征.最后,将本文方法与文献[9]的方法分别进行了单语种和跨语种的说话人确认对比实验,实验结果表明本文方法识别准确率和平均判别时间均优于文献[9]的方法,证明本文提出的方法有效,可用于跨语种的说话人确认应用领域.
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