...
首页> 外文期刊>Pattern Recognition: The Journal of the Pattern Recognition Society >Feature extracted from wavelet decomposition using biorthogonal Riesz basis for text-independent speaker recognition
【24h】

Feature extracted from wavelet decomposition using biorthogonal Riesz basis for text-independent speaker recognition

机译:使用双正交Riesz基础从小波分解中提取特征以实现与文本无关的说话人识别

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
   

获取外文期刊封面封底 >>

       

摘要

A new speaker feature extracted from wavelet decomposition using biorthogonal Riesz bases is described. Biorthogonal Riesz bases can offer a significant computational advantage by reducing the dimensionality of the eigenvalue problem at a not square matrix. Our results have shown that these wavelet Riesz bases introduced better performance than the other wavelet transforms with respect to the percentages of recognition. (C) 2008 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:描述了使用双正交Riesz基数从小波分解中提取的一种新的说话人特征。双正交Riesz基可以通过减小非平方矩阵的特征值问题的维数来提供显着的计算优势。我们的结果表明,就识别百分比而言,这些小波Riesz基引入了比其他小波变换更好的性能。 (C)2008 Elsevier Ltd.保留所有权利。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号