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基于PCNN的语谱图特征提取在说话人识别中的应用  
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【英文篇名】 Research of Feature Extraction from Spectrogram Based on Pulse Coupled Neural Network in Speaker Recognition
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【作者】 马义德; 袁敏; 齐春亮; 刘悦; 刘映杰;
【英文作者】 Ma Yide Yuan Min Qi Chunliang Liu Yue Liu Yingjie (The School of Information Science & Engineering of Lanzhou University; Lanzhou 730000);
【作者单位】 兰州大学信息科学与工程学院; 兰州大学信息科学与工程学院 兰州;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2005年 20期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 脉冲耦合神经网络; 说话人识别; 语谱图; 特征提取; 时间序列; 熵序列;
【英文关键词】 Pulse Coupled Neural Network; speaker recognition; spectrogram; feature extraction; time series; entropy series;
【摘要】 该文首次提出了一种将有生物视觉依据的人工神经网络——脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)用于说话人识别领域的语谱图特征提取的新方法。该方法将语谱图输入到PCNN后得到输出图像的时间序列及其熵序列作为说话人语音的特征,利用它的不变性实现说话人识别。实验结果表明,该方法可以快速有效地进行说话人识别。该文将PCNN引入到语音识别的应用研究中,开拓了信号处理中两个极为重要的部分———语音信号处理和图像信号处理结合的新领域,同时对于PCNN的理论研究和实际应用具有非常重要的现实意义。
【英文摘要】 This paper proposes an innovative method of feature extraction of Spectrogram using Pulse Coupled Neural Network(PCNN) in speaker recognition for the first time.Using the invariable characteristics of PCNN time series and entropy series of Spectrogram,people can extract the feature of speaker's speech and recognize the speakers rapidly and effectively.The validity of this method is well verified by authors' experiments.It is significant for theoretical research and application of PCNN to bring PCNN into spe...
【基金】 甘肃省自然科学基金(编号:YS021-A22-00910); 兰州大学“985工程”一期第二批特色研究方向学科建设资助项目
【更新日期】 2005-08-30
【分类号】 TP391.4
【正文快照】 1引言语音是由人类各个发音器官生理运动共同作用而产生的。人讲话时使用的发声器官,比如舌、牙齿、喉、肺、鼻腔和声道在尺寸和形态方面每个人的差异很大,所以不同人对同一个字的发音会有不同的波形,导致任何两个人的声纹图谱也有差异。即使是同一个人对同一个字在不同时间发?

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