期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.1512-0181

多类型语音特征进化选择算法

引用
基于特征选择的语音特征获取用于说话人识别是目前较为有效的方式。但是,最优语音特征随着具体应用环境的变化而不同。因此,提出了基于四类型语音特征封装式遗传特征选择算法(FSF-WrGAF),该算法提取了四种类型的语音特征参数,通过链式智能体遗传算法和GMM-UBM进行封装式动态特征选择,获取高精度的识别准确率。采用了多种指标完成该算法的性能测试。实验结果表明,该算法具体实现过程简便,改进效果明显,较同类算法在多项指标(识别率,EER,DET曲线)上都有显著提高。

说话人识别、多类型语音特征、链式智能体遗传算法、伽马通滤波器倒谱系数(GFCC)、梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测倒谱系数(LPCC)

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TN912

国家自然科学基金No.91438104;中央高校基本科研业务费专项资金No.CDJZR10160003,No.CDJZR13160008, No.CDJZR155507;中国博士后科学基金No.2013M532153;重庆市博士后科研项目特别资助。

2016-08-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

150-155,219

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计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

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2016,52(14)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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