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通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法,以线性预测倒谱系数为特征参数提取算法以及隐马尔可夫模型为建模算法,利用凌阳单片机作硬件平台,实现了声控锁的语音控制功能。实验结果表明,系统性能稳定,识别效果良好。 相似文献
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为了适应强噪声环境下的语音识别,进行了基于美尔倒谱系数特征及隐马尔可夫模型的识别算法研究,主要对提取语音信号的线性预测系数、端点检测、语音特征参数提取、语音算法识别流程等进行了初步研究,并进行了说话人识别系统的仿真验证。 相似文献
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采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数（MFCC）作为语音的特征参数，研究了基于MFCC的VQ的识别方法，对单独使用MFCC与使用MFCC和AMFCC结合的识别率进行比较，实验结果表明通过对说话人的特征参数进行倒谱提升之后，MFCC和△MFCC结合能更好地区分不同说话人。 相似文献
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说话人识别技术是根据待识别人的语音与预先提取的说话人语音特征是否相匹配来鉴别说话人身份的一种生物认证技术,具有广泛的应用前景。采用矢量量化(VQ)方法,可以在信息量损失较小的情况下更好地压缩数据量,从而增高说话人识别系统的识别率。研究了VQ在说话人识别中的应用,提出并设计了一个基于VQ的说话人识别系统,当用于训练的数据量较小时,可以得到比较稳定的识别性能。 相似文献
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所谓说话人识别,就是根据输入语音确定发音者的身份,即用待识语音和预先提取的说话人特征来确定或鉴别说话人的身份。采用动态时间规整(DTW)方法,可以利用使用过程中的数据不断修正原模板,使模板逐次趋于完善。研究了DTW在说话人识别系统中的应用,通过实验证明,当用于训练的数据量较小时,可以得到比较稳定的识别性能。 相似文献
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文章建立了一个噪声环境下说话人识别系统。先在信号空间通过麦克风阵列语音增强来抑制噪声,然后在特征空间进行特征补偿,接着进行说话人识别。同时录制了一个18人的麦克风阵语音库以及麦克风阵噪声库用来测试该方法,实验结果表明该方法能够显著提高说话人识别系统在噪声环境下的识别率。 相似文献
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话者识别是计算机生物认证技术的一种,是根据语音波形中反映的说话人生理和行为特征的语音参数,自动鉴别说话人身份的技术,有着广阔的市场应用前景。本文研究的是基于矢量量化方法的话者识别。 相似文献
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本文结合幅度归一化方法,提出了基于HHT方法的信号调制方式自动识别方法。在对AM、FM、2ASK、2FSK和2PSK等5种信号进行调制识别时,本文首先利用特征参数V进行幅度调制和非幅度调制的分类．并且对AM和2ASK进行了很好的识别;然后利用HHT变换方法得到特征参数β和α,把FM、2FSK和2PSK从中识别出来,在信噪比10dB以上,都能取得很好的识别效果。 相似文献
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文章论述了通过采集计算机的各种特征参数,并且用智能的方法进行参数的筛选,生成最能反映计算机特征的特征参数,使得特征参数的重复率极低,将这些特征参数代入一个复杂的计算公式就可得到计算机各自的密码,从而达到识别计算机的目的. 相似文献
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考虑到对因受地方口音导致的相近、相似、模糊发音的语音的识别困难,本文以易受四川口音(含有特定的声母zh-z/ch-c/sh-s)孤立词语音为识别语音,对其进行声学建模。通过对初始的49维特征参数分三个步骤进行二次特征提取,得到对特定四川口音敏感的特征参数。最后采用矢量量化技术对初始特征参数和通过二次特征提取得到的特征参数进行对比实验。实验表明,经过二次特征提取得到的特征参数有效地改进了易受四川口音(含有特定的声母zh-z/ch-c/sh-s)影响的语音的识别效果,提高了识别率。 相似文献
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介绍了隐马尔可夫模型的基本原理以及在说话人识别中的实现，对文本相关与文本无关进行比对．得出文本相关的识别率要高的结论及原因。 相似文献