基于GMM模型的说话人识别

基于神经网络的说话人识别技术任务书，详细介绍了完成基于神经网络的说话人识别技术的要求

本文提出了一种基于声谱图的文本独立,闭集说话人识别方法动态时间规整(DTW)算法。 预处理后的语音信号被分为一些块,然后进行计算以获得频谱的幅度,从而创建频谱图。 本地二进制模式(LBP)运算符用于获

绍一种基于浮点型数字信号处理器(TMS320C6713),并通过语音识别说话人身份的实用系统。为构建一个稳定实用的基于DSP说话人识别系统。以Mel倒谱系数作为特征参数,采用高斯混合模型作为识别模型,

基于听觉机理的鲁棒说话人识别，游大涛，韩纪庆，研究表明，从信号处理的角度来说听觉中枢编码方式与稀疏表示具有相似性，可以用基于统计学习得到的原子近似听觉中枢基本编码单元

介绍了带通采样技术在高分辨率图像声纳中的应用;首先阐述了带通采样定理以及采样率的选取原则,然后从多波束图像声纳的原理出发,给出了基于带通采样的数字波束形成方法;仿真和湖上试验表明了这种方法的可行性以及

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语音识别

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