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基于Fast ICA的多说话人识别系统

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摘要针对多人混合语音条件下说话人身份难以识别的问题,提出了一种使用快速独立分量分析（FastICA）方法分离各个说话人的语音信号,并采用RBF神经网络方法进行说话人识别的策略.由于不同语音源信号保持相对独立,利用盲信号分离的思想,使用FastICA方法用于信号的分离,从而对获得的独立语音数据分别提取说话人特征,采用RBF神经网络模型实现多说话人身份的识别.实验结果表明,该方法能有效地实现混合语音条件下的说话人识别.

DOI 54kwm5824k/1001833

作者周燕

机构地区不详

出处《苏州市职业大学学报》 2011年2期

关键词多说话人识别快速独立分量分析 RBF神经网络

分类 [文化科学][职业技术教育学]

出版日期 2011年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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