2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、近年來(lái),在生物特征識(shí)別領(lǐng)域,說(shuō)話人識(shí)別以其獨(dú)特的安全性、經(jīng)濟(jì)性和準(zhǔn)確性等優(yōu)勢(shì)受到越來(lái)越多的關(guān)注,并逐漸成為人們生活和工作中重要的身份驗(yàn)證方式,具有廣闊的市場(chǎng)前景。說(shuō)話人識(shí)別的一個(gè)重要研究分支是說(shuō)話人確認(rèn),本文著重對(duì)說(shuō)話人確認(rèn)展開(kāi)研究。
  本文從說(shuō)話人確認(rèn)的系統(tǒng)框架入手,對(duì)系統(tǒng)的各部分予以詳細(xì)的介紹。隨后針對(duì)復(fù)雜條件下的說(shuō)話人確認(rèn)問(wèn)題,重點(diǎn)研究了特征提取、說(shuō)話人分割、模型建立等技術(shù)。本文的主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
  1.

2、構(gòu)建基于GMM-UBM的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)并將其作為本文的基線系統(tǒng),研究分析了影響系統(tǒng)性能的相關(guān)因素,包括高斯混合度、訓(xùn)練語(yǔ)音長(zhǎng)度、得分規(guī)整技術(shù),并通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。
  2.在特征提取方面,為了提升噪聲環(huán)境下說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)的性能,本文提出了一種具有較強(qiáng)噪聲魯棒性的多窗譜減MFCC特征。多窗譜減MFCC是在已有多窗譜MFCC(Multitaper MFCC)基礎(chǔ)上的改進(jìn),主要是將多窗譜估計(jì)技術(shù)與譜減法進(jìn)行了結(jié)合。仿真結(jié)果表明,當(dāng)測(cè)試語(yǔ)

3、音中含有加性噪聲時(shí),與多窗譜 MFCC提取算法相比,采用多窗譜減MFCC的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)性能在等錯(cuò)誤率EER和最小檢測(cè)代價(jià)函數(shù)值minDCF兩項(xiàng)評(píng)測(cè)指標(biāo)上都取得了較好的結(jié)果。
  3.在說(shuō)話人分割方面,針對(duì)傳統(tǒng)基于BIC的說(shuō)話人分割算法累積計(jì)算量大、冗余分割點(diǎn)過(guò)多,導(dǎo)致分割速度慢、分割準(zhǔn)確度降低的問(wèn)題,相關(guān)文獻(xiàn)采用了分治算法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),雖然改進(jìn)法能夠大幅提高分割速度,但準(zhǔn)確度卻有所降低。為了達(dá)到分割速度與分割準(zhǔn)確度同時(shí)提高的目的

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