अमूर्त

Gammatone Cepstral Coefficient for Speaker Identification

Rahana Fathima, Raseena P E

Digital processing of speech signal and voice recognition algorithm is very important for fast and accurate automatic voice recognition technology. The voice is a signal of infinite information. A direct analysis and synthesizing the complex voice signal is due to too much information contained in the signal. Taking as a basis Mel frequency cepstral coefficients (MFCC) used for speaker identification and audio parameterization, the Gammatone cepstral coefficients (GTCCs) are a biologically inspired modification employing Gammatone filters with equivalent rectangular bandwidth bands. A comparison is done between MFCC and GTCC for speaker identification.Thier performance is evaluated using three machine learning methods neural network (NN) and support vector machine (SVM) and K-nearest neighbor (KNN). According to the results, classification accuracies are significantly higher when employing GTCC in speaker identification than MFCC.

जर्नल हाइलाइट्स

अंकीय संकेत प्रक्रिया अतुल्यकालिक संकलन अधोचालकसंचालन अनुकूली संकेत संकेत अलग नेटवर्किंग आर्टिफ़िशियल क्लिनिक और इलेक्ट्रिकल में इलेक्ट्रिक ड्राइवर और उत्पाद इलेक्ट्रॉनिक सामग्री इलेक्ट्रॉनिक्स में आर्टिफिशियल ब्यूरो उपग्रह संचार एपीसैन निदान एवं संवेदन प्रणाली नियंत्रण सिद्धांत और सिद्धांत पावर इलेक्ट्रॉनिक कन्वर्टर्स का विश्लेषण बायो इलेक्ट्रॉनिक्स बिजली की गुणवत्ता और आपूर्ति की लागत के आर्थिक मूल्यांकन बेसिक इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग भार एवं विद्युत पावर प्लांट की विद्युत एवं औषधि उपयोगिताएँ विद्युतचुंबकीय क्षणिक कार्यक्रम (ईएमआई) विद्युतीकरण

में अनुक्रमित

Academic Keys
ResearchBible
CiteFactor
Cosmos IF
RefSeek
Hamdard University
Scholarsteer
International Innovative Journal Impact Factor (IIJIF)
International Institute of Organised Research (I2OR)
Cosmos

और देखें