声纹识别参考文献

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声纹技术（三）：声纹识别技术
u013250861的博客
06-24 3688
广义上讲，声纹技术是一个宽泛的概念，其包含了许多不同的技术及应用。在所有这些技术中，声纹识别技术是其他技术的基础。无论是第5 章将要介绍的声纹分割聚类技术，还是第6 章将要介绍的基于声纹的语音合成、人声分离及语音活动检测等，都离不开与声纹识别模型的协同工作，其中的声纹识别模型既可以是事先预训练好的（pre-trained），也可以是联合训练（joint training）得到的。因此，本章也是本书最重要、最核心的章节。声纹识别，也称为说话人识别，在英文中对应若干种说法，例如voice recognition
说话人识别（声纹识别）综述
码匀的博客
08-07 3488
目录声纹识别背景介绍声纹识别组成数据特征模型评价指标声纹识别目前的挑战参考文献 声纹识别背景介绍 声纹识别，也称作说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的技术。在现实生活中声纹识别的应用任务非常广泛，主要可以分为以下几个： 说话人鉴别，这是一个一对多的任务，通过输入一段说话人声音判断这段声音属于哪个人（即你是谁？)。实际应用主要有刑侦破案，智能客服以及智能家居等。 说话人确认，这是一个一对一的任务，通过输入一段话来判断这段话是否为系统中设定的人所说的（即你是不是你？）。实际应用有账号登录，机主核对等。该
声纹识别论文
12-28
声纹识别 深度学习 最新论文 google 注册 验证模型 逻辑回归
声纹识别方面的优秀论文
09-20
三篇很好的论文，详细的介绍了声纹识别的相关技术，算法，历史，发展现状
论文研究-基于深度循环网络的声纹识别方法研究及应用.pdf
07-22
声纹识别是当前热门的生物特征识别技术之一，能够通过说话人的语音识别其身份。针对声纹识别技术进行了研究，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和深度循环网络（RNN）的声纹识别方案CDRNN。CDRNN结合了CNN和RNN的优势，可用于移动终端声纹识别。CDRNN将说话者的原始语音信息经过一系列的处理并生成一张二维语谱图，利用CNN长于处理图像的优势从语谱图中提取语音信号的个性特征，这些个性特征再输入到deep RNN中完成声纹识别，从而确定说话者的身份。实验结果表明了CDRNN方案能够获得比GMM-UBM等其他方案更好的识别准确率。
matlab 声纹识别,识别模型论文,关于基于MATLAB的声纹识别系统软件的设计相关参考文献资料-免费论文范文...
weixin_35655990的博客
03-23 683
导读:本文是一篇关于识别模型论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。(温州医科大学 信息与工程学院,浙江 温州 325000)【摘　要】本文基于MATLAB,利用语音模型匹配的方法设计并完成了一个与文本相关的声纹识别软件系统.系统预先由麦克风向计算机录入各个说话人的语音样本,经预处理、基音周期和MFCC参数提取、多重迭代训练后得到各说话人语音的隐马尔可夫(HMM)参考模型.实验时将输入的语音...
说话人识别/声纹识别的研究综述（转）
weixin_30652271的博客
04-09 323
说话人识别/声纹识别的研究综述 这篇博文对部分概念具有较为清晰的解释。 声纹识别之PLDA算法描述 转载于:https://www.cnblogs.com/dream-and-truth/p/10679363.html
基于深度学习神经网络的声纹识别方法.pdf
08-18
文章分析了至少3种声纹识别模型，通过构建和比较这些模型，作者希望能够为声纹识别技术的推广和普及提供参考。 ### 数据研究的重要性 数据预处理和分析是声纹识别的关键部分，通过合理利用和分析数据，可以有效地...
基于深度学习的声纹识别方法研究.pdf
08-19
基于深度学习的声纹识别方法研究，主要利用深度学习技术，结合声纹识别实验，对个人身份进行认证。文章的核心内容包括深度学习的声纹识别方法的提出，GMM-UBM的阶数改变实验，CNN和ESN的声纹识别实验和测试，以及...
基于深度学习的小样本声纹识别研究.pdf
08-18
声纹识别是一种通过语音信号区分不同说话人身份的生物特征识别技术。近年来，随着人工智能尤其是深度学习技术的发展，声纹识别技术得到了极大的推动，但其发展过程中仍面临许多挑战，其中小样本声纹识别问题尤为突出...
python实现说话人识别实验与开发
01-11
Auto Speaker Recognition main.py the main file for test audio_record.py record audio from micro phone count_days.py count days between two date. 20110805 20160903 mfcc_feature.py extract mfcc feature from wav files SGD.model* the trained model on train set , and the accurate is 70% util.py contains the most useful functions train train data is 75% of all the data test test data is 25% of all the data and has no overlap with train set classification_SGD.py is the main classification function py file , and it used the sklearn's SGD niter was set 10000 could get 70% of accurate. classification_BNB.py this is the sklern naive_bayes BernoulliNB , and it reach to just 56% classification_DT.py this is the sklern tree.DecisionTreeClassifier , and it reach to just 63% classification_GB.py this is the sklern GradientBoostingClassifier, and it reach to the best now of 76% when n_estimators=1000, but it produce too many model components to store. classification_GNB.py this is the sklern naive_bayes GaussianNB, and it reach to just 63% vote_result.py add a vote decsion , every method have the acurrcy number ticiks to vote the final answer. after the vote , we achived 96% at test set. beta1.0
声纹识别系统C++实现
04-28
声纹系统C++实现 很好的论文 对学习语音识别很有帮助
说话人识别系统的研究毕业论文
05-17
本文基于传统的LPC倒谱特征和KC复杂性特征建立了一个说话人确认系统， 采用了YOHOspeakerverifiea:ion数据库，Enroll阶段:采用238说话人4个 session每个Sessi。n有10个语音样本数据，Verify阶段:采用138说话人10 个Session每个session有4个语音样本数据，训练模板和测试该说话人确认系 统，取得了较好的说话人确认效果。
声纹识别调研
读书未遍、未敢妄下雌黄
12-28 1055
1. 基础概念 声纹(Voiceprint)，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。 现代科学研究表明，声纹不仅具有特定性，而且有相对稳定性的特点。成年以后，人的声音可保持长期相对稳定不变。实验证明，无论讲话者是故意模仿他人声音和语气，还是耳语轻声讲话，即使模仿得惟妙惟肖，其声纹却始终不相同。 2. 核心技术 声纹识别的主要任务包括：语音信号处理、声纹特征提取、声纹建模、声纹比对、判别决策等...
声纹、语音识别入门书籍推荐
一听音频技术
10-24 3670
最近在读王泉老师刚刚出版的新书《声纹技术》，收获很多，想分享一下我从小白到入门觉得有用的书籍。 《声纹技术》王泉 ???????????????????? 这本书首先对声纹识别的前生今世做了一个概述，对于刚接触声纹的同学来说可以了解本领域技术的发展，要是我当初开始学习时有这本书的话就会少走很多弯路。 ...
声纹识别的几个论文
zyp361161的博客
04-14 2650
百度发表的论文 《Deep Speaker: an End-to-End Neural Speaker Embedding System》 谷歌近几年发表几篇经典声纹识别文章 《Speaker Diarization with LSTM》 《Generalized End-to-End Loss for Speaker Verification》 比百度论文好 声纹识别可以借用人脸识别的三元...
声纹识别资源汇总
NonDay的博客
04-09 1063
Speaker Recognition 2020 Probabilistic embeddings for speaker diarization Deep Normalization for Speaker Vectors Bayesian x-vector: Bayesian Neural Network based x-vector System for Speaker Verifi...
声纹识别收藏的文章——简记
专注于AI领域前沿技术学习与分享：目标检测、图像修复、超分重建、AI工程化
03-06 994
推荐链接：声纹识别技术的现状、局限与趋势
声纹识别数据安全技术要求规范
五、参考文献 本文档的发布机构不承担识别专利的责任。本文档由全国信息安全标准化技术委员会（SAC/TC260）提出并归口。 本文档对信息安全技术声纹识别数据安全要求进行了详细的规定和解释，为声纹识别数据的安全...
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