Молимо вас користите овај идентификатор за цитирање или овај линк до ове ставке:
https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/13270
Назив: | Influence of the number of principal components used to the automatic speaker recognition accuracy | Аутори: | Jokić, Ivan Jokic S. Gnjatović, Milan Delić, Vlado Peric Z. |
Датум издавања: | 12-окт-2012 | Часопис: | Elektronika ir Elektrotechnika | Сажетак: | This paper discusses possibilities to reduce dimensionality of the standard MFCC feature vectors by applying the technique of Principal Component Analysis (PCA). The reported experimental results suggest that PCA is an appropriate technique to reduce dimensionality without reducing the accuracy of recognition. The applied automatic speaker recognizer shows that already for a 14-dimensional PCA feature space, the recognition accuracy reaches the target value as in the 39-dimensional MFCC feature space. This gives motivation for further research towards more efficient speaker recognizers. | URI: | https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/13270 | ISSN: | 13921215 | DOI: | 10.5755/j01.eee.123.7.2379 |
Налази се у колекцијама: | FTN Publikacije/Publications |
Приказати целокупан запис ставки
SCOPUSTM
Навођења
8
проверено 09.09.2023.
Преглед/и станица
32
Протекла недеља
1
1
Протекли месец
2
2
проверено 10.05.2024.
Google ScholarTM
Проверите
Алт метрика
Ставке на DSpace-у су заштићене ауторским правима, са свим правима задржаним, осим ако није другачије назначено.