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基于SVM和GMM组合分类器的谎言识别方法 预览
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作者 余华 叶超 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第1期240-243,共4页
对于执法机关和其他的政府机构来说,谎言检测正变得不可缺少。运用哥伦比亚语音数据库,通过机器学习的方法区分谎言和真话。我们通过对语音特征时域和频域的划分,提出SVM组合分类器的方法,并与单个分类器进行对比试验。结果表明组合分... 对于执法机关和其他的政府机构来说,谎言检测正变得不可缺少。运用哥伦比亚语音数据库,通过机器学习的方法区分谎言和真话。我们通过对语音特征时域和频域的划分,提出SVM组合分类器的方法,并与单个分类器进行对比试验。结果表明组合分类器的识别率较单个提升了2%。同时,在跨性别的谎言检测实验中分类器也表现出了较好的识别率。 展开更多
关键词 CSC SVM 组合分类器
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双麦阵列的联合语音增强算法 预览
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作者 张霞 袁鑫 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第5期1274-1277,共4页
在多路噪声环境中,单通道语音增强技术往往增强效果有限。为解决这一问题,重点研究了方向性麦克风语音增强技术,利用波束形成技术,达到抑制波束外的干扰信号同时又保留目标信号的目的。麦克风阵列能进行初步的噪声过滤,有效提高语音理... 在多路噪声环境中,单通道语音增强技术往往增强效果有限。为解决这一问题,重点研究了方向性麦克风语音增强技术,利用波束形成技术,达到抑制波束外的干扰信号同时又保留目标信号的目的。麦克风阵列能进行初步的噪声过滤,有效提高语音理解度及信噪比,但无法完全消除噪音,为进一步改善语音质量,研究一种基于方向性麦克风和改进的维纳滤波的联合语音增强算法。实验结果显示,这种方法得到的最终语音信号质量更好。 展开更多
关键词 语音增强 麦克风阵列 波束形成 维纳滤波
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