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关于数据库论文范文素材,与基于动词相似度的特征分类方法相关本科毕业论文范文
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40;协方差特征矩阵.同时,从待训练语音样本中随机抽取大量语音样本训练通用背景模型（UBM）,经过同样步骤得到UBM的GMM参数：
（12）
由此,即可得出最终的GMM模型的联合概率密度函数：
（13）
其中,为特征向量,,为类的权重值：
（14）
并且为：
（15）
最后,将最终所得分进行归一化计算：
（16）
3.实验结果及数据分析
本实验中,使用Matlab语音编程,运行环境为matlab7.1.预加重系数采用0.9375,分帧汉明窗长256点(16ms).所采集的说话人语音信号样本集一为标准的TIMIT语音库,样本大小为298人,每人十句话,实验将随机抽取每人的两句话作为训练样本,其余的八句话作为测试样本；样本集二为大小117人的NIST语音样本库.
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由实验结果可看出,与传统的基于k-means分类方法的说话人识别系统相比,本文所提出的基于Timit语音数据库的说话人系统的识别精度,即等错误率可达到1%～3%,与传统的相比提高了约12%～15%.同时,基于NIST语音数据库的的等错误率接近25%～27%,较之传
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4.小结
本文所提出的基于新的分类方法的说话人系统,基于MFCCs特征参数的距离和趋势方面确定相似度函数,使得每个说话人语音信号的统计特征以及动态特征得到很好的分类,不同说话人之间的特征向量分类也由实验说明有较少的重叠.
本文基于TIMIT与NIST语音数据库进行实验分析,结果表明所提出的算法能够达到一个较好的识别效果.
参考文献
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作者简介：
丘敬云（1986—）,女,广西桂林人,厦门大学信息科学与技术学院电子工程系硕士研究生,主要研究方向：说话人识别系统的搭建以及DSP平台实现.
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