| HMM在说话人识别系统中的实现 |
| |
| 引用本文： | 刘云冰,祝彦成,彭静,肖俊,吴传菊. HMM在说话人识别系统中的实现[J]. 教育技术导刊, 2006, 0(23) |
| |
| 作者姓名： | 刘云冰 祝彦成 彭静 肖俊 吴传菊 |
| |
| 作者单位： | 武汉科技大学理学院 湖北武汉430081 |
| |
| 基金项目： | 武汉科技大学基金项目(2005XY26) |
| |
| 摘 要： | 介绍了隐马尔可夫模型及其主要解决的3个基本问题,以及在说话人识别系统中实现的基本过程,并对256和512码本、文本相关与文本无关进行比对,得出文本相关的识别率更高的结论并分析了其原因。
|
| 关 键 词： | 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 说话人识别 文本相关 LPC倒谱参数 矢量量化 |
Performance of Hidden Markov Model in Speaker Cognition |
| |
| Liu Yunbing,Zhu Yancheng,Peng Jin,Xiao Jun,Wu Chuanju. Performance of Hidden Markov Model in Speaker Cognition[J]. Introduction of Educational Technology, 2006, 0(23) |
| |
| Authors: | Liu Yunbing Zhu Yancheng Peng Jin Xiao Jun Wu Chuanju |
| |
| Abstract: | This paper introduces the theory of Hidden Markov Model and three basic problems-problems of assessment, training and recognition and the method in dealing with speaker recognition. By comparing text-dependent with text-independent,it concluds that the identifying rate of text-dependent is higher. |
| |
| Keywords: | Hidden Markov Model (HMM) speaker recognition text-dependent Linear Prediction Coefficient (LPC) Vector Quantization (VQ). |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
|
