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《2004年全国物理声学会议论文集》2004年
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与文本无关说话人识别系统的性能比较

刘大力  赵力  
【摘要】:正1 前言用语音来鉴别说话人身份有许多独特的优点,如语音是人的固有特征,不会丢失或遗忘;语音信号采集方便,系统设备成本低等,因此自动说话人识别具有广泛的应用前景。本文以语音信号的LPC倒谱系数、差值倒谱系数、基音周期和差值基音周期的混合特征参数作为识别的特征矢量集,比较了利用矢量量化(VQ)、各态经历隐马尔可夫模型(HMM)、混合高斯分布模型(GMM)技术实现的与文本无关说话人识别系统的性能。结论是GMM性能最好,最高识别率可达93.6%,其次是各态经历HMM,而VQ最差,其最高识别率仅为86.2%。

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