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【2h】

Mel-Frequency Cepstrum Coeffficients as Higher Order Statistics Representation to Characterize Speech Signal for Speaker Identification System in Noisy Environment Using Hidden Markov Model

机译：熔融频率Cepstrum系数作为高阶统计表示，以使用隐马尔可夫模型在嘈杂环境中表征扬声器识别系统的语音信号

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作者
Agus Buono; Wisnu Jatmiko; Benyamin Kusumoputro;
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年度 2011
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1. Rayleigh Mixture Model-Based Hidden Markov Modeling and Estimation of Noise in Noisy Speech Signals [J] . Karsten Vandborg Sorensen, Sren Vang Andersen IEEE transactions on audio, speech and language processing . 2007,第3期

机译：基于瑞利混合模型的隐马尔可夫建模和噪声语音中的噪声估计
2. Text Independent Automatic Speaker Recognition System Using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient and Gaussian Mixture Models [J] . Alfredo Maesa, Fabio Garzia, Michele Scarpiniti, Journal of Information Security . 2012,第4期

机译：基于Mel倒谱系数和高斯混合模型的文本独立说话人自动识别系统
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4. Speech Recognition in a Multi-speaker Environment by Using Hidden Markov Model and Mel-frequency Approach [C] . Junzo Watada, Hanayuki International Conference on Computing Measurement Control and Sensor Network . 2017

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5. Estimation of the number of syllables using hidden Markov models and design of a dysarthria classifier using global statistics of speech. [D] . Mujumdar, Monali V. 2006

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