...征参数,自动鉴别说话人身份的一种技术。与其它生物识别技术相比,说话人识别具有更为简便,经济及可扩展性良好等众多优势,可广泛应用于电话银行、数据库访问、计算机远程登录、安全验证、控制等领域。正因为说话人识别具有如此广阔的应用前景,近年来在生物认证技术领域中越来越受到研究者的关注。本文通过分析说话人识别基本原理与系统结构,考察现有的说话人识别技术,研究线性预测倒谱系数、美尔倒谱系数等特征参数,矢量量化(VQ)与隐马尔可夫模型HMM等应用于说话人识别的识别方法,建立说话人识别系统。
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学习矢量量化(Learning Vector Quantization) LVQ
多级矢量量化(Multiple Stage Vector Quantization) MSVQ
信道最佳化矢量量化(Channel Optimized Vector Quantization) COVQ
几何矢量量化(Geometric Vector Quantization) GVQ
混合学习矢量量化(Hybrid Learning Vector Quantization) HLVQ
变维矢量量化(Variable Dimension Vector Quantization) VDVQ
网格编码矢量量化(Trellis Coded Vector Quantization) TCVQ
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