基于数字均衡的时变数字语音模型更新

摘要：

人的声音会随着时间的变化而变化,例如中年男性的声音比青年时要低沉.因此一般情况下,时间的跨度与说话人识别的正确率成反比.基于模型更新的方式可以提高说话人识别系统的识别率.由于数字均衡的模型语音的发音覆盖率广,所以该文重点研究数字均衡的时变数字语音的模型更新,采用用数字均衡的模型更新方式和非数字均衡的模型更新方式和不更新的方式做对比实验,实验结果显示不固定大小特征的数字均衡的模型效果较好.

关键词：说话人识别、时变、数字均衡

所属期刊栏目：16

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：269-271,276