{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2023,14]],“日期-时间”:“2023-01-14T03:48:27Z”,“时间戳”:1673668107523},“出版商位置”:“美国纽约州纽约市”,“引用-计数”:40,“出版者”:“ACM出版社”,“许可证”:[{“开始”:{:“日期-零件”:[2018,12,6]],“日期时间”:“2018-12-06T00:00:00Z”,“timestamp”:1544054400000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:339,“URL”:“http://www.acm.org\/publications\/policys\/corpyright_policy#Background”}],“content-domain”:{“domain”:[],“crossmark-restriction”:false},”short-container-title“:[],”published-print“:{”date-parts“:[2018]]}”,“DOI”:“10.1145\/3287921.3287954”,“type”:“进程-文章”,“created”:{“date-parts”:[[2018,12,13]],“date-time”:“2018-12-13T15:45:16Z”,“timestamp”:1544715916000},“source”:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:4,“title”:[“使用深度模型进行越南语说话人身份验证”],“prefix”:“10.1145”,”author“:[{”given“:”Son T.“,”family“:”Nguyen“,”sequence“:”first“,”affiliation“:[}”:“邮电,理工学院,越南河内”}]},{“给定”:“Viet D.”,“家族”:“Lai”,“序列”:“附加”,“附属”:[{“名称”:“俄勒冈大学,尤金,俄勒冈州,美国”}]},{“给定”:“Quyen”,“家族”:“Dam Ba”,“序列”:“附加”,“附属”:[{“名称”:“越南河内理工学院邮电”}]},{“given”:“Anh”,“family”:“Nguyen-Xuan”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“越南河内理工大学邮电”{]}:“越南河内理工学院邮电”}]}],“成员”:“320”,“参考”:[{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-1”,“doi-asserted-by”:“crossref”,《非结构化》:“W.M.Campbell,J.P.Campbell,T.P.Gleason,D.A.Reynolds,and W.Shen.2007。使用支持向量机和高级特征进行说话人验证。IEEE音频、语音和语言处理汇刊15,7(2007年9月),2085--2094。https:\/\/doi.org\/10.109\/TASL.2007.902874“,”doi“:”10.1109\/TASL.2007.90287“},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-2”,“unstructured”:“Shi-Huang Chen and Yu-Ren Luo.2009。使用MFCC和支持向量机进行说话人验证。《国际工程师和计算机科学家多学科会议论文集》,第1卷。18-20.“},{”键“:”键-10.1145/3287921.3287954-3“,”非结构化“:”Namrata Dave.2013。语音识别中的特征提取方法LPC、PLP和MFCC。国际工程与技术高级研究杂志1,6(2013),1-4.“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-4“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Nguyen Ngoc Diep,Cuong Pham,and Tu Minh Phuong.2016。基于方向直方图的可穿戴传感器坠落检测方法。2016年8月22日至26日,泰国普吉岛,第14届环太平洋国际人工智能会议,《PRICAI 2016:人工智能趋势》,会议记录。354--366. https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-319-42911-3_30“,“doi”:“10.1007\/9783-319-42911-3_30”},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-5”,“unstructured”:“Zhenhao Ge,Ananth N Iyer,Srinath Cheluvaraja,Ram Sundaram,and Aravind Ganapathiraju.2017。具有增强功能的基于神经网络的说话人分类和验证系统。2017年智能系统会议(IntelliSys)。IEEE,1089--1094。“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-6“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Alex Graves,Santiago Fernández,Faustino Gomez,and Jürgen Schmidhuber。2006。连接时间分类:用递归神经网络标记未分段序列数据。第23届机器学习国际会议论文集。ACM,369--376.“,”DOI“:”10.1145\/1143844.1143891“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-7“,”unstructured“:”Md Rashidul Hasan,Mustafa Jamil,MGRMS Rahman,et al.2004。使用mel频率倒谱系数识别说话人。变化1,4(2004)。“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-8“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”何开明,张湘玉,任绍清,孙健.2016。用于图像识别的深度残差学习。在IEEE计算机视觉和模式识别会议记录中。770--778.“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.90”},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-9”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“M.M.Homayounpour and I.Rezaian.2008。基于MFCC参数多级矢量量化的窄带信道鲁棒说话人验证。2008年第10届国际先进通信技术会议,第1卷。336--340. https:\/\/doi.org\/10.109\/ICACT.2008.4493773“,”doi“:”10.1109\/ICATC.2008.4993773“},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-10”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“阮宏光,Loan Trinh Van,and Le The Dat.2010。使用HTK系统的越南语自动语音识别。(11 2010).“,”DOI“:”10.1109\/RIVF.2010.5633587“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-11“,”unstructured“:”H.Hussain、S.H.Salleh、C.M.Ting、A.K.Ariff、I.Kamarulafizam和R.A.Suraya.2011。使用高斯混合模型(GMM)进行说话人验证。在2011年第五届吉隆坡国际生物医学工程会议上,Noor Azuan Abu Osman、Wan Abu Bakar Wan Abas、Ahmad Khairi Abdul Wahab和Hua-Nong Ting(编辑)。施普林格-柏林-海德堡,柏林,海德堡(Heidelberg),560--564。“},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-12”,“unstructured”:“Chadawan Ittichaichareon,Siwat Suksri,and Thawesak Yingsawornsuk.2012。使用MFCC的语音识别。在国际计算机图形学、仿真和建模会议(ICGSM’2012)7月。28--29.“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-13“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”S.S.Jagtap和D.G.Bhalke.2015。使用高斯混合模型进行说话人验证。2015年普及计算国际会议(ICPC)。1--5. https:\/\/doi.org\/10.109\/PERVASIVE.2015.70870880“,”doi“:”10.1109\/PERVASIVE.2017.70870880}“,{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-14“,”unstructured“:”Alex Krizhevsky,Ilya Sutskever,and Geoffrey E Hinton.2012。基于深度卷积神经网络的Imagenet分类。神经信息处理系统进展。1097-1105.”},{“key”:“key-10.1145/3287921.3287954-15”,“doi asserted by”:“crossref”,“nonstructured”:“Yun Lei,Luciana Ferrer,Mitchell McLaren,and Nicolas Scheffer.2014。针对麦克风语音的深度神经网络说话人验证系统。在国际言语交际协会第十五届年会上。“,”DOI“:”10.21437\/Interspeech.2014-171“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-16“,”unstructured“:”Chris Lengerich and Awni Hannun.2016。用于关键字识别和语音活动检测的端到端体系结构。(11 2016).“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-17“,”unstructured“:”Hong Lu,A.J.Brush,Bodhi Priyantha,Amy Karlson,and Jie Liu.2011。SpeakerSense:移动电话上的节能无干扰扬声器识别。https:\/\/www.microsoft.com/en-us\/research\/publication\/speakersense-energy-efficient-unobtrusive-speaker-identification-on-mobile-phones\/“},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-18”,“非结构化”:“Jorge Martinez,Hector Perez,Enrique Escmilla,and Masahisa Mabo Suzuki.2012。使用梅尔倒谱系数(MFCC)和矢量量化(VQ)技术进行说话人识别。电气通信与计算机(CONIELECOMP),2012年第22届IEEE国际会议,248--251。“},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-19”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“A.Mezghani and D.O'Shaughnessy,2005。使用基于MFCC和共振峰组合的新表示进行说话人验证。2005年加拿大电气和计算机工程会议。1461--1464. https:\/\/doi.org\/10.109\/CCECE.2005.1557255“,”doi“:”10.1109\/CCEEC.2005.157255“},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-20”,“unstructured”:“Lindasalwa Muda,Mumtaj Begam,and Irraivan Elamvazuthi.2010。使用mel频率倒谱系数(MFCC)和动态时间扭曲(DTW)技术的语音识别算法。arXiv预印arXiv:1003.4083(2010)。“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-21“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Guiwen Ou and Dengfeng Ke.2004。基于MFCC组件关系的文本相关说话人验证。2004年中国口语处理国际研讨会。57--60. https:\/\/doi.org\/10.109\/CHINSL.2004.1409585“,”doi“:”10.1109\/CHINSL.2004.1499585“},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-22”,“unstructured”:“RV Pawar,PP Kajave,and SN Mali.2005。基于神经网络的说话人识别。。IEC(布拉格)。429--433.“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-23“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Cuong Pham.2015。MobiRAR:使用移动设备进行实时人类活动识别。2015年10月8日至10日,在越南胡志明市举行的2015年第七届知识与系统工程国际会议上,KSE 2015。144--149. https:\/\/doi.org\/10.109\/KSE.2015.43“,”doi“:”10.1109\/KSE.2015.43“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-24“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Cuong Pham.2016。MobiCough:使用低成本移动设备进行实时咳嗽检测和监测。在智能信息和数据库系统-第八届亚洲会议,ACIDS 2016,越南岘港,2016年3月14日至16日,会议记录,第一部分,300-309。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-662-49381-6_29“,”doi“:”10.1007\/9783-662-49381-6_29“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-25“,”unstructured“:”Cuong Pham,Nguyen Ngoc Diep,and Tu Minh Phuong.2013。一种基于可穿戴传感器的实时坠落检测和细粒度活动识别方法。《移动多媒体杂志》9,1&2(2013),15-26。http://www.rintonpress.com/journals\/jmm\/abstractsJmm9-12.html“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-26“,”unstructured“:”Cuong Pham,Nguyen N.Diep,and Tu M.Phuong.2017。电子鞋:智能鞋,用于不引人注目的人类活动识别。KSE,2017年。IEEE,269-274.“},{“密钥”:“密钥-10.1145\/3287921.3287954-27”,“非结构化”:“Cuong Pham,Clare Hooper,Stephen Lindsay,D.Jackson,J.Shearer,J.Wagner,C.Ladha,K.Ladha,T.Ploetz,Patrick Olivier等人,2012。环境厨房:为定位服务提供无处不在的感知环境。(2012).“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-28“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Cuong Pham and Patrick Olivier.2009。切片和骰子:使用嵌入式加速度计识别食物准备活动。在美国。Springer,34-43.“,”DOI“:”10.1007\/978-3-642-05408-2_4“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-29“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Cuong Pham and Tu Minh Phuong.2013。使用低成本可穿戴传感器进行实时坠落检测和活动识别。2013年6月24日至27日,越南胡志明市,计算科学及其应用ICCSA 2013第13届国际会议,会议记录,第一部分,673-682。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3642-39637-3_53“,”doi“:”10.1007\/9783-642-39677-3_55“},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-30”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Cuong Pham and Nguyen Thi Thanh Thuy.2016。使用移动设备进行实时交通活动检测。2016年1月4日至6日,越南岘港,《2016年IMCOM第十届全球信息管理与通信国际会议论文集》。64:1--64:7. https:\/\/doi.org\/10.1145\/2857546.2857611“,“doi”:“10.1145\/285746.2857611”},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-31”,“unstructured”:“Son Thanh Phan,Thang Tat Vu,and Mai Chi Luong.2013。越南HMM语音合成中MFCC、F0特征的提取。国际电子与计算机科学工程杂志2,1(2013),46-52.“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-32“,”unstructured“:”Parminder Singh Ravneet Singh,Navpreet Kaur.2017。使用GFCC特征的基于语音的生物识别系统。《帝国跨学科研究杂志》3,6(2017),1156--1160。“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-33“,”unstructured“:”Douglas Reynolds.2015。高斯混合模型。生物特征百科全书(2015),827--832。“},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-34”,“非结构化”:“Douglas A Reynolds,Thomas F Quatieri,and Robert B Dunn.2000。使用自适应高斯混合模型进行说话人验证。数字信号处理10,1-3(2000),19-41.“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-35“,”unstructured“:”Yang Shao and DeLiang Wang.2008。使用听觉特征和计算听觉场景分析进行鲁棒说话人识别。《声学、语音和信号处理》,2008年。ICASSP 2008。IEEE国际会议。IEEE,1589--1592。“},{“key”:“key-10.1145”,“3287921.3287954-36”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Visalakshmi Suresh,Paul D.Ezhilchelvan,Paul-Watson,Cuong Pham,Daniel Jackson,and Patrick Olivier。2011。用于活动识别的分布式事件处理。2011年7月11日至15日,美国纽约州纽约市,第五届ACM分布式事件系统国际会议论文集,DEBS 2011。371--372. https:\/\/doi.org\/10.1145\/2002259.2002315“,”doi“:”10.1145\/2002259.2002315“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-37“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Amirsina Torfi,Jeremy Dawson,and Nasser M Nasrabadi.2017。使用三维卷积神经网络验证文本相关说话人。arXiv预印arXiv:1705.09422(2017)。“,”DOI“:”10.1109\/ICME.2018.8486441“},{”key“:”key-10.1145\/32877921.3287954-38“,”DOI asserted by“:”crossref“,”unstructured“:”Navneet Upadhyay and Abhijit Karmakar.2015。使用谱减法类型算法的语音增强:比较和模拟研究。Procedia Computer Science 54(2015),574--584.“,“DOI”:“10.1016\/j.procs.2015.06.066”},{“key”:“key-10.1145\/3287921.3287954-39”,“unstructured”:“Vincent Wan.2003。使用支持向量机进行说话人验证。博士论文。Citeser。“},{”key“:”key-10.1145\/3287921.3287954-40“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”赵晓佳,王德良.2013。分析MFCC和GFCC特征在说话人识别中的噪声鲁棒性。声学、语音和信号处理(ICASSP),2013 IEEE国际会议,IEEE,7204--7208。“,“DOI”:“10.1109\/ICASSP.2013.6639061”}],“事件”:{“名称”:“第九届国际研讨会”,“地点”:“越南岘港市”,“缩写”:“SoICT 2018”,“数字”:“9”,“赞助商”:[”华中科技大学信息与通信技术学院SOICT,“NAFOSTED,国家科学技术发展基金会”],“开始”:{“日期部分”:[[2018,12,6]]},“结束”:{“日期部分”:[[2018,12,7]]},“容器标题”:[“第九届信息与通信技术国际研讨会论文集-SOICT 2018”]原标题“:[],”链接“:[{”URL“:”http:\/\/dl.acm.org/ft_gateway.cfm?id=3287954&ftid=2025940&dwn=1“,”内容类型“:”未指定“,”内容版本“:”vor“,”预期应用程序“:”相似性检查“}],”存放“:{”日期部分“:[[2022,9,8]],”日期时间“:”2022-09-08T05:18:33Z“,”时间戳“:1662614313000},”分数“:1,”资源“:{”主要“:{“URL”:“http://\/dl.acm.org\/citation.cfm?doid=3287921.3287954“}},”subtitle“:[],”shorttitle“:[],”issued“:{”date-parts“:[[2018]]},“references-count”:40,”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1145\/3287921.32287954