基于量子模距离的说话人识别方法
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2014年第36卷第1期 39-43页,共5页
【作 者】:
罗辉
;
潘平
;
王洋
【摘 要】
概率测度和距离测度是模式识别最基本的两种测度,矢量量化算法是典型的基于距离测度的模式识别算法。根据量子模距离测度理论,在矢量量化算法的基础上,探索一种基于量子模距离的说话人识别方法。该方法针对说话人语音的时变性、随机性、特征维数较高等特点,将一帧语音信号视为一个量子态,并根据量子测量理论,对量子态之间进行模距离测量,从而对量子态进行有效的分类和聚类。研究表明该方法能有效地降低语音信号处理的复杂度。在经典计算机上的仿真表明,该方法在运行时间上略优于矢量量化算法,在识别率上明显优于矢量量化算法,为说话人识别的理论研究提供了新的途径。
相关热词搜索:
上一篇:应用托管环境下的虚拟机优化调度方法
下一篇:基于HLA的分布式仿真框架自动生成技术