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提出了一种新的结合支持向量机(SVM)、经验模态分解(EMD)和短时处理技术的声纹识别方法,将EMD分解和短时处理技术相结合提取特征参数,采用SVM实现声纹识别.实验结果表明,所提出的方法比传统的短时分析+GMM方法在识别率上由92.5%提高到了95.1%.
基于EMD的声纹特征参数提取
【摘 要】
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提出了一种新的结合支持向量机(SVM)、经验模态分解(EMD)和短时处理技术的声纹识别方法,将EMD分解和短时处理技术相结合提取特征参数,采用SVM实现声纹识别.实验结果表明,所提出的方法比传统的短时分析+GMM方法在识别率上由92.5%提高到了95.1%.
【机 构】
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西北师范大学物理与电子工程学院
【出 处】
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西北师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目（60875015）,教育部科学研究重点资助项目（208146）,甘肃省自然科学基金资助项目（0803RJA022）
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