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码本聚类矢量量化算法在说话人识别中的应用
  • ISSN号：1672-6871
  • 期刊名称：《河南科技大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TN912[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构：齐齐哈尔大学通信与电子工程学院,黑龙江齐齐哈尔161006
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（61204127）;黑龙江省自然科学基金项目（F201332,F201438）;黑龙江省教育厅科学技术研究项目（12541899）
作者： 陶佰睿, 李青龙, 苗凤娟, 郭琴, 邵慧
关键词： 说话人识别, 码本聚类, 矢量量化, 匹配识别
中文摘要：

应用于说话人识别的矢量量化算法在匹配识别时需要对已有码本进行全搜索,当说话人数量增加时,全搜索的匹配计算量也随之增大,影响系统性能,且不利于片上系统应用开发。针对这一问题,本文提出码本聚类矢量量化算法,通过对训练得到的码本进行聚类处理,获取说话人码本的分类情况及各子类的代表码本。在匹配识别时,首先确定待识别说话人所属的子类,再与该子类的初级码本进行匹配,最终确定说话人身份,通过这种方式减少了与其他不可能子类码本之间的匹配计算量。实验结果表明：选择优化后的码本聚类方式,系统使用全搜索计算次数的42.56%时,误识别率不超过5.00%。

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期刊信息
  • 《河南科技大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:河南科技大学
  • 主编：苏娟华
  • 地址：河南省洛阳市开元大道263号
  • 邮编：471023
  • 邮箱：hkdxbz@haust.edu.cn
  • 电话：0379－64231476
  • 国际标准刊号：ISSN：1672-6871
  • 国内统一刊号：ISSN：41-1362/N
  • 邮发代号:36-285
  • 获奖情况:
  • 1999年全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀科技...,全国高校自然科学优秀学报,河南省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:4775