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针对当前基于DSP、ARM等硬核处理器设计的嵌入式说话人识别系统训练和辨认时间长等缺陷,根据MFCC提取过程的特点与遗传聚类算法中适应度计算的原理,提出一种基于SoPC平台与矢量量化原理的说话人识别系统实现方案.经测试,该实现方案在保证识别率前提下,可有效提高训练与识别速度.基于嵌入式多核SoPC平台的说话入识别系统应用研究何伟,胡又文,张玲,陈方泉(重庆大学通信工程学院,重庆400030)摘要:针对当前基于DSP、ARM等硬核处理器设计的嵌入式说话人识别系统训练和辨认时间长等缺陷,根据MFCC提取过程的特点与遗传聚类算法中适应度计算的原理,提出一种基于SoPC平台与矢量量化原理的说话人识别系统实现方案。经测试,该实现方案在保证识剐率前提下,可有效提高训练与识别速度。关键词:说话人识别矢量量化遗传算法适应度SOPC说话人识别(Speak盱Reco鲥tion)又称话者识别,是建立码书时,先由系统采集一段用户语音,经分帧指根据特定说话人语音波形中反映生理和行为等特征与MFCC提取后可得到Ⅳ个朋维原始矢量仉={ot,02,【J的语音参数来对说话人身份进行识别【1】。说话人识别技呀10=1,2,3…,jv),其中每一矢量相当于肘维空间中的一术作为一种非接触性识别技术,在保安、司法、军事和信点。然后将Ⅳ个原始矢量在肘维空间作K聚类,得到的息服务等领域都有广泛的应用前景。聚类结果即是表征说话人语音特征的K容量码……