超向量相关论文
在与文本无关的说话人识别研究中,因子分析是减少信道影响的有效的方法之一,但是因子分析在估计信道空间时需要大量的数据以及复杂......
为了更好的将区分式分类方法应用于说话者确认系统中,该文提出了一种应用于支持向量机(supportvector machine,SVM)说话者确认系统......
摘要：在说话人识别系统中，为了精确地将说话人的特征表现出来，往往需要用到超向量，为解决在说话人识别中超向量维度高，运算量较大的问题......
基于美国国家科学技术标准局的说话人识别评测任务,提出了快速说话人识别技术框架。在此框架下,低层的声学特征向量首先经过高斯混......
在文本无关的说话人识别中，韵律特征由于其对信道环境噪声不敏感等特性而被应用于话者识别任务中。本文对韵律参数采用基于高斯混合......
在文本无关的说话人识别中,采用均值超向量作为特征向量的支持向量机系统性能已经超过了传统的混合高斯-通用背景模型系统,但是信......
在文本无关的说话人识别中，训练与测试语音中信道环境的差异是影响其性能最重要的因素.近年来，利用因子分析对信道建模成为说话人识......
