[发明专利]一种基于独立向量分析的语音特征融合的说话人识别方法在审
| 申请号： | 202110972388.1 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113793614A | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 张烨;马彪 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G10L17/02 | 分类号： | G10L17/02;G10L17/06;G10L25/45;G10L25/24;G10L25/03 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 王焕巧 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于独立向量分析的语音特征融合的说话人识别方法。该方法首先将语音信号的时域特征和频域特征分别构成时域特征矩阵和频域特征矩阵。然后，将时域特征矩阵和频域特征矩阵构成一个特征张量。利用独立向量分析，从此特征张量中提取融合特征，建立说话人模型，实现说话人的识别。本发明采用独立向量分析将语音信号的时域特征和频域特征融合，构成一个新的语音信号的融合特征和说话人的模型，可增强不同类特征之间的相关性，同时减小同类特征之间的冗余性，提高说话人识别系统的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 独立 向量 分析 语音 特征 融合 说话 识别 方法 | ||
【主权项】：
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