说话人确认造句

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基于倒谱与复杂性的说话人确认系统
基于全局背景模型和竞争者模型的说话人确认系统
说话人识别可以分为说话人鉴定和说话人确认两大类。
2 )为了进一步提高高斯混合模型的识别效果,采用假设检验的方式进行说话人确认。
研究了多种低速率信道环境下，语音编码对与文本无关说话人确认的影响。
本文主要研究的是说话人识别，它是语音识别的一个分支，可分为说话人辨认和说话人确认。
针对上述两个模型的优势互补性,尝试将两个模型结合起来,提出了一种基于统一背景模型与群模型的改进说话人确认模型。
本文的研究内容是基于文本无关的说话人确认系统,主要做了以下的工作: 1 )深入细致地研究了说话人确认的原理以及基于高斯混合模型的说话人确认系统。
3 )为了解决说话人确认中存在的模型不匹配问题,尝试将语音识别中的贝叶斯自适应算法引入到基于高斯混合统一背景模型的说话人确认系统。
目前国内外绝大部分说话人识别系统都是基于计算机来进行的,本文在重点研究说话人识别系统中的特征参数提取、识别方法等关键技术的基础上,在凌阳16位单片机spce061a上实现了一套具有实用意义的说话人确认系统,在进一步完善的情况下,可将其应用于语音门锁、语音考勤、医用语音控制等。
用说话人确认造句挺难的，這是一个万能造句的方法
( 4 )针对说话人发音习惯的缓变性,提出了模板在线更新策略,把通常使用的“先训练再识别”的更新模式,优化为在“先训练”条件下的“边训练边识别”的更新模式,从而使得说话人确认系统可适应说话人本体的特征缓变,具有较强的适应性。