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随着信息化技术发展,身份识别的方式逐步多样化,如人脸、指纹、声纹等,其中声纹识别因代价低、移动性好等优点而得到广泛关注.在研究VQ、HMM等传统声纹识别技术的基础上,提出了一种优秀算法GMM-UBM,并将其运用在考勤系统中.实验证明,与传统算法相比,GMM-UBM在识别率和并发度方面具有一定的优越性. 相似文献
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本文建立了一种基于RBF神经网络的声纹识别系统。提取了Mel频率倒谱系数及其一阶差分参数,利用时间规整网络对所得参数进行了有效的简化,运用RBF神经网络对声纹特征参数进行了训练和识别。Matlab的实验结果表明,RBF神经网络在声纹识别中具有良好的发展前景。 相似文献
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随着以隐马尔科夫模型为基础的语音合成技术的发展,冒认者很容易利用该技术生成具有目标说话人特性的合成语音,这对现有的声纹识别系统构成巨大威胁.针对此问题,文中从统计学的角度分析自然语音与合成语音在实倒谱上的区别,并提出对合成语音具有鲁棒性的声纹识别系统.实验结果初步表明,相比于传统的声纹识别系统,在对自然语音的等错误率不... 相似文献
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《Planning》2018,(1)
提出基于深度学习以及改进的深度学习模型的声纹识别方法,通过改变GMM-UBM的阶数进行声纹识别实验,寻找到性价比最高的M值,并分别通过卷积神经网络(CNN)及递归神经网络(ESN)中的回声状态网络进行声纹识别的实验和测试。实验结果表明CNN及ESN能够进行有效的声纹识别,并且具有较高的识别准确率,其中基于ESN的声纹识别经验证能够满足当先声纹识别领域的需求,如果能够解决CNN参数设置难度,CNN则能够广泛投入使用。 相似文献
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生物特征识别技术相对于传统密码等方式具有更高的可靠性,而作为生物特征识别技术的重要研究方向之一的声纹识别方法,研究更精确的声纹识别方法具有更高的研究意义。随着深度学习的发展,深度学习应用在声纹识别技术上成为在声纹识别领域研究的重点。提出一种基于深度神经网络和beyond triplet loss相结合的说话人识别方法,模型通过梅尔频率倒谱系数(MFCC)提取MFCC声学特征,对MFCC声学特征提取说话人声纹特征,然后进行多元损失的模型训练。实验结果表明,DNN-BTL算法在说话人识别领域比高斯混合-隐马尔可夫模型(GMM-HMM)具有更好的识别效果。 相似文献
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声纹识别技术及其应用 总被引:3,自引:1,他引:2
声纹是生物特征的一种,对于人体来说,声纹是长期稳定的特征信号,通过声纹鉴别技术可以区分不同个体。介绍了声纹、声纹识别的概念和原理;指出了声纹识别技术的应用范围和前景。 相似文献
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随着电网调控一体模式的应用打破传统的调度的业务范畴,调控拓展成为电网信息通信与设备的集中监视与指挥控制中心,各类生产业务的实时、准确信息逐步汇集到调度台。作为各类监控信息和管理流程的汇集点,调度下令的准确性直接关乎电网运行稳定性。本文针对调度录音系统的需求,通过对声纹识别技术在调度录音分析的应用进行分析研究,期望蒋进一步通过技术力量改变调度下令不规范,用语不真切的不良习惯,从根本上解决调度下令的多年诟病,提升电网调度下令水平。 相似文献
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提出了一种基于遗传优化RBF神经网络的声纹识别算法,该算法中采用遗传算法对传统的RBF神经网络基函数中心以及宽度进行优化处理,克服了传统RBF神经网络参数难以确定的缺陷。同时,算法结合心理声学模型,提取了能表现说话人个性特征的Mel倒谱系数为特征进行说话人识别,可较好地提升系统的抗噪性能。仿真实验结果表明,与传统RBF神经网络相比,该方法具有快速学习网络权重的能力,并且网络的全局寻优能力强,使得系统的识别率进一步提高。 相似文献