典型文献
基于融合频域和时域特征的说话人识别
文献摘要：
针对单一特征参数表征语音信息不够全面的缺点,利用时域特征参数和频域不同特征参数的优点,融合频域特征参数MFCC、GFCC、MFCC一阶差分、GFCC一阶差分和时域特征参数短时能量,然后将多维度的融合特征参数进行主成分分析降维.降维后的特征参数送入双向长短时记忆神经网络模型进行识别训练.仿真实验表明,本文目标参数参与训练的说话人识别模型取得了99.61％的识别正确率,较其他说话人识别模型的识别率更高.
文献关键词：
说话人识别;融合特征参数;MFCC;GFCC;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
龙翔;夏秀渝
作者机构：
四川大学电子信息学院,成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]龙翔;夏秀渝-.基于融合频域和时域特征的说话人识别)[J].现代计算机,2022(11):25-30
A类：
融合特征参数
B类：
时域特征,说话人识别,参数表征,音信,频域特征,MFCC,GFCC,一阶差分,短时能量,送入,双向长短时记忆神经网络,识别模型,识别率
AB值：
0.229482
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