用于门禁控制的文本无关说话人识别系统
音频与语音处理
2022-09-30 v1 机器学习
声音
摘要
即便是人类智能系统，在识别特定个体的语音时也无法达到 100% 的准确率。机器智能正试图通过多种语音特征提取与语音建模技术的方法来模仿人类解决说话人识别问题。本文提出了一种文本无关的说话人识别系统，采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）进行特征提取，并使用 k-近邻（kNN）进行分类。获得的最大交叉验证准确率为 60%。后续研究将对此加以改进。
引用
@article{arxiv.2209.14335,
title = {Text Independent Speaker Identification System for Access Control},
author = {Oluyemi E. Adetoyi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.14335},
year = {2022}
}
备注
4 pages