基于CS的說(shuō)話人識(shí)別算法
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標(biāo)簽：識(shí)別算法(10314)
提出了一種基于壓縮感知（CS） 的說(shuō)話人識(shí)別算法以及在ARM 系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)，首先，介紹壓縮感知理論框架，提出說(shuō)話人識(shí)別可以與壓縮感知理論相結(jié)合的依據(jù);其次，提出基于壓縮感知的說(shuō)話人識(shí)別算法的基本方法，即建立說(shuō)話人語(yǔ)音特征數(shù)據(jù)庫(kù)和基追蹤匹配得到最大均值系數(shù)，其中，語(yǔ)音特征向量由GMM 均值超向量核算法得到，大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該方法定程度上提高了識(shí)別率，并且在說(shuō)話人集合較大的情況下識(shí)別效果較好。
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