【摘 要】
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文本无关的说话人识别由于不限制话语内容,不存在被测说话人合作态度问题,数据的获取相对容易,具有很宽的实际应用范围.本文将贝叶斯网络的理论与说话人识别的技术相结合,提
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文本无关的说话人识别由于不限制话语内容,不存在被测说话人合作态度问题,数据的获取相对容易,具有很宽的实际应用范围.本文将贝叶斯网络的理论与说话人识别的技术相结合,提出文本无关的说话人识别的新的方法,进一步提高辨识率.论文的主要贡献如下:1)贝叶斯网络理论给出了相联系的事件之间简洁自然的概率分布关系和基于概率分布关系的学习算法与推理算法.2)对贝叶斯网络说话人识别方法进行了可用性研究,提出了用MFCC系数作为说话人声学特征、网络隐结点作为推理的隐含依据的系统架构方案和训练方法与识别方法.3)本文在实验观察的基础上,提出了融合MFCC特征和基频特征的贝叶斯网络说话人身份识别方法,给出了联系MFCC、基音频率和说话人身份三者的贝叶斯网络结构和训练方法与识别方法.4)提出了融合MFCC特征和基频特征的贝叶斯网络说话人性别识别方法,给出了联系MFCC、基音频率和说话人性别三者的贝叶斯网络结构和训练方法与识别方法.
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