
【计】 eigentone
the root of a plant; this
【机】 aetioporphyrin
ask for; go on a campaign; go on a journey; levy; sign
【医】 sign; signe; signum
aspirate; news; sound; tone
【医】 bruit; note; phon-; phono-; sonus; sound; tone
本征音(Eigenvoice)是语音信号处理和模式识别领域的重要概念,指通过主成分分析法(PCA)构建的语音特征空间中的基向量。该术语由"本征"(特征)和"语音"组合而成,英语直译为"characteristic voice",但在学术文献中普遍使用"Eigenvoice"这一专业表述。
从语音学角度,本征音系统通过数学建模将说话人的语音特征分解为线性组合的基向量,这些基向量对应语音特征空间的主要变化方向。其核心公式可表示为: $$ V = mu + sum_{i=1}^k w_i e_i $$ 其中$mu$为平均语音特征向量,$e_i$代表本征音基向量,$w_i$为对应权重系数。
该方法在说话人识别系统中的典型应用包括:
国际语音通信协会(ISCA)在2018年技术报告中指出,本征音模型在低资源说话人适配场景下仍保持约78%的识别准确率(ISCA Technical Report, 2018)。该技术已衍生出改进算法如核本征音(Kernel Eigenvoice)和深度本征网络(Deep Eigen Network),相关研究成果可见于《IEEE/ACM音频、语音与语言处理汇刊》。
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“征音”的基础含义
指古代五声音阶中的“徵”音级,属于五音(宫、商、角、徵、羽)中的第四音,发音高亢清亮,常与夏季、火等元素相关联。
读音与字形辨析
扩展说明
建议:若您所指的“本征音”涉及其他领域(如物理学中的本征振动),可能需要更专业的文献支持。当前解释基于传统五音理论,请结合权威音乐或声学资料进一步确认。
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