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vq
- 说话人识别是语音识别的一种特殊方式，其目的不是识别语音内容，而是识别说话人是谁，即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困难的语音分段问题和时间归整问题，且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种方法。当用于训练的数据量较小时，复倒谱特征可以得到比较稳定的识别性能。VQ的改进方法避免了说话人识别系统的训练时间与使用时间相差过长从而导致系统的性能明显下降以及若利用自相关函数带来的大量运算。-Sp
application_of_special_person_on_ASR_for_the_contr
- 常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，
MFCC-feature
- 通过matlab实现语音信号提取MFCC特征-To extract MFCC characteristics matlab voice signal
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- 声控儿童玩具的设计与制作 机器自动语音识别的研究工作起始于上世纪50 年代，1952 年Bell 实验室的Davis，Biddulph 等人建立了第一个可以识别孤立英文数字的语音识别系统。六十年代对语音信号的研究主要是特征分析与特征提取，人们发现人耳对声音中不同的频率有不同的分辨率和反应强度，从而提出临界频带理论(Critical Band Theory)。当时由于计算机技术的限制，只能用专用硬件进行谱分析再由计算机识别。- now no singe
wv486
- 语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，是国外的成品模型。- Acquisition and Processing of the speech signal, digital signal processing class-based, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Foreign model is finished.