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基于獨立分量分析的說話人識別技術
全部作者： 邱作春 曾慶寧 第1作者單位： 桂林電子科技大學,信息與通信學院 論文摘要： 獨立分量分析方法是1種將線性混合信號進行分離，得到統計獨立的源信號的技術，能用于提取組合語音的特征基函數。倒譜矢量符合ICA變換的假設條件，用ICA方法對MFCC特征進行轉換得到ICA特征基，繼而用于說話人識別，建立了1個基于獨立分量分析的說話人識別系統。實驗結果表明，在噪聲環境下此系統具有更高的識別率。 關鍵詞： 獨立分量分析，說話人識別，矢量量化，高斯混合模型 (瀏覽全文) 發表日期： 2007年05月11日 同行評議：
1．公式說明不清楚。如：各式中E[.]運算是說明運算？求統計期望？文中未作說明；公式（6）中”g”是什么？公式說明中的”v,f(.),F(.)”在公式中不存在；公式(7)(8)中的“ g’ ”又是什么？2．實驗結果中，對含噪語音的識別，采用兩種特征參數“MFCC”和“ICAft”時都在前端作消噪處理了嗎？如果都進行了消噪處理，兩種參數的識別結果差異會有如此之大？ICA方法對識別率的提高有如此大的貢獻？對作者給出的這1結果的正確性表示嚴重懷疑。另外，對采用VQ模板的系統在5dB情況下能取得85％以上的識別率也持有疑問。3. 建議再作實驗仿真，對結果再驗證！
綜合評價： 修改稿： 注：同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見，綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數值，以1至5顆星顯示。【基于獨立分量分析的說話人識別技術】相關文章：
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