本文關(guān)鍵詞：一種小波包變換的聲紋參數(shù)提取方法研究

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【摘要】：在聲紋識別系統(tǒng)中,對聲紋參數(shù)的提取很重要。傳統(tǒng)的MFCC參數(shù)忽略了語音信號的動態(tài)特性,因此提出了一種基于小波包變換的聲紋參數(shù)提取方法。為了更突出說話人的聲紋特征,克服說話內(nèi)容不同對提取聲紋參數(shù)的影響,在分幀階段采用幀長為2560點,增長有效語音段。再結(jié)合基于矢量量化(VQ)系統(tǒng)進(jìn)行說話人識別實驗,并通過比較常用的db3、db4、db6、coif3小波函數(shù)選取最優(yōu)基。實驗證明,相對于常用的256點幀長,幀長為2560點的識別率較高且提高了運算速率。coif3小波函數(shù)為聲紋參數(shù)提取的最優(yōu)基。新的WPT參數(shù)的識別率優(yōu)于傳統(tǒng)的MFCC參數(shù)。
【作者單位】： 沈陽理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;淄博民通熱力有限公司;
【分類號】：TN912.3
【正文快照】： 隨著計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信的迅猛發(fā)展,人們的生活方式也發(fā)生了巨大變化。身份鑒別作為信息安全的重要組成部分已成為全球最熱門的研究領(lǐng)域之一,在日常生活的每個領(lǐng)域都起著至關(guān)重要的作用[1]。傳統(tǒng)的密碼識別在實際應(yīng)用中具有很多缺陷,而且隨著手機等移動設(shè)備的普及,密碼丟失

【相似文獻(xiàn)】

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