線形および非線形予測モデルの残留信号を用いた話者認識【JST・京大機械翻訳】

Faundez-Zanuy Marcos; Rodriguez-Porcheron Daniel

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207732502147 整理番号：22P0305881

線形および非線形予測モデルの残留信号を用いた話者認識【JST・京大機械翻訳】

Speaker recognition using residual signal of linear and nonlinear prediction models

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発行年： 2022年03月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,話者認識のための残留信号の有用性を論じた。LPCC係数で定義された測度と残留信号のエネルギーで定義された測度の組み合わせが,LPCC係数のみを考慮した古典的方法よりも改善をもたらすことを示した。残差信号が線形予測解析から得られるならば,改善は2.63%(誤差率は6.31%から3.68%)であり,非線形予測ニューラルネットベースモデルを通して計算すれば,改善は3.68%であった。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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