發(fā)布時間：2017-10-10 16:37

  本文關鍵詞：說話人識別的特征組合方法

  更多相關文章： 說話人識別 梅爾頻率倒譜系數(shù) 線性預測系數(shù) 矢量量化 高斯混合模型

【摘要】：針對說話人識別中線性預測系數(shù)(LPC)和梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)的直接組合會增加特征參數(shù)的維數(shù)和出現(xiàn)運算量大的問題,提出了將LPC參數(shù)融入到MFCC參數(shù)的計算中的特征提取方法。首先,計算語音信號的LPC系數(shù),求出LPC功率譜;其次,將LPC功率譜通過三角形濾波器組,并取對數(shù);最后,將取對數(shù)后的輸出做離散余弦變換,得到新特征線性預測梅爾頻率倒譜系數(shù)(LPMFCC)。LPMFCC參數(shù)兼具LPC參數(shù)的聲道特性和MFCC參數(shù)的聽覺特性,雖增加了一步計算,但不增加參數(shù)的維數(shù),運算量相對較少。實驗結果表明,在純凈語音環(huán)境下,提出的LPMFCC參數(shù)的說話人識別率較LPC參數(shù)和MFCC參數(shù)的說話人識別率分別提升了18.57%和10%,在不同噪聲環(huán)境下,分別提高了13.22%和4.55%。
【作者單位】： 湘潭大學物理與光電工程學院;
【關鍵詞】： 說話人識別 梅爾頻率倒譜系數(shù) 線性預測系數(shù) 矢量量化 高斯混合模型
【基金】：國家自然科學基金資助項目(60972147)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 0引言說話人識別技術以其獨特的方便性、經(jīng)濟性、準確性受到了世人的矚目,被廣泛應用到信息安全領域、通信領域、司法領域和軍事領域[1]。而如何從說話人的語音信號中提取出具有說話人個性、易分類且不隨時間空間變化的特征是說話人識別技術的難點及研究目標[2]。目前,說話人

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本文編號：1007457