Robust Speaker Recognition in Noisy Environments (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
暫譯: 嘈雜環境中的穩健說話者識別(電機與計算機工程系列)

K. Sreenivasa Rao, Sourjya Sarkar

  • 出版商: Springer
  • 出版日期: 2014-07-17
  • 售價: $2,130
  • 貴賓價: 9.5$2,024
  • 語言: 英文
  • 頁數: 139
  • 裝訂: Paperback
  • ISBN: 3319071297
  • ISBN-13: 9783319071299
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商品描述

This book discusses speaker recognition methods to deal with realistic variable noisy environments. The text covers authentication systems for; robust noisy background environments, functions in real time and incorporated in mobile devices. The book focuses on different approaches to enhance the accuracy of speaker recognition in presence of varying background environments. The authors examine: (a) Feature compensation using multiple background models, (b) Feature mapping using data-driven stochastic models, (c) Design of super vector- based GMM-SVM framework for robust speaker recognition, (d) Total variability modeling (i-vectors) in a discriminative framework and (e) Boosting method to fuse evidences from multiple SVM models.

商品描述(中文翻譯)

本書討論了在現實變化的噪音環境中處理說話者識別方法。文本涵蓋了針對穩健的噪音背景環境的身份驗證系統,能夠實時運作並整合於移動設備中。本書專注於不同的方法,以提高在變化背景環境下的說話者識別準確性。作者探討了:(a) 使用多個背景模型的特徵補償,(b) 使用數據驅動隨機模型的特徵映射,(c) 設計基於超向量的 GMM-SVM 框架以實現穩健的說話者識別,(d) 在判別框架中的總變異建模(i-vectors),以及 (e) 從多個 SVM 模型融合證據的提升方法。