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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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检索条件"主题词=and vector quantization"

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GAUSSIAN-MIXTURE MODELING OF LATTICE-BASED SPHERICAL vector quantization PERFORMANCE IN TRANSFORM AUDIO CODING

GAUSSIAN-MIXTURE MODELING OF LATTICE-BASED SPHERICAL VECTOR ...

引用

2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing

作者： Patchoo, Wisarn Fischer, Thomas R. Washington State Univ Sch EECS Pullman WA 99163 USA

ISBN: (纸本)9781424442966

A block-based Gaussian mixture model (GMM) is used to model the distribution of transform audio data to be encoded using lattice-based spherical vector quantization (LSVQ). The expectation-maximization algorithm is used to design the GMM to model the marginal density of the transform coefficients and the vector energy density. A GMM-based rate-distortion function is derived and shown to closely match the observed spherical VQ performance. The LSVQ transform audio coding performance is characterized for the best lattices known in 4, 8, 16, and 32 dimensions.

关键词： Gaussian distributions audio coding rate distortion theory and vector quantization

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Rate-Distortion Modeling of Spherical vector quantization Performance in Transform Excitation Audio Coding

Rate-Distortion Modeling of Spherical Vector Quantization Pe...

引用

Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology

作者： Wisarn Patchoo Thomas R. Fischer School of EECS Washington State University

ISBN: (纸本)9781424456062

A block-based Gaussian mixture model (GMM) is used to model the distribution of the transform audio data encoded using spherical vector quantization and lossless coding. The expectation-maximization algorithm is used to design the GMM to model the marginal density of the transform coefficients and the block energy density. A GMM-based rate-distortion function is derived and shown to closely match the observed spherical VQ performance.

关键词： Gaussian distribution Audio coding Rate distortion theory and vector quantization

来源：评论

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Automatic speaker recognition

Automatic speaker recognition

引用

4th IASTED International Conference on Circuits, Signals, and Systems

作者： Moon, M. M. Cheeran, Alice Mumbai Univ Bharati Vidyapeeth Coll Engn Navi Mumbai India Mumbai Univ Veermata Jijabai Technol Inst Mumbai Maharashtra India

ISBN: (纸本)9780889866058

An automatic speaker recognition scheme is purposed and developed, to identify or verify a person, by identifying his/her voice, using a novel method. All speaker recognition system contains two main phases, training phase and the testing phase. In the training phase the features of the word spoken are extracted and during the testing phase feature matching takes place. Feature extractor transforms the raw speech signal into a compact but effective representation that is more stable and discriminative than the original signal. The feature or the template thus extracted is stored in the database. During the recognition phase the features are extracted by the same techniques and are compared with the template in the database. In the purposed automatic speaker recognition system the features of the speech are extracted as Mel-frequency Cepstrum coefficient (MFCC). This approach is based on psychophysical studies of human perception of the frequency content of sounds. vector quantization (VQ) is used for speaker modeling process. The final identification decision is made based on the matching score: Speaker who has a model with the smallest matching score is selected as an author of the test speech sample.

关键词： Me frequency Cepstrum coefficient and vector quantization

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