本文關(guān)鍵詞：基于小波變換的聲紋參數(shù)提取方法與實現(xiàn)

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【摘要】：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。并通過仿真對比一幀語音信號的WPT參數(shù)與MFCC參數(shù),得出16個MFCC參數(shù)中,只有前面約七、八個值比較明顯外,后面的值都非常小,趨于零,不利于刻畫說話人的特征。相反,16個WPT參數(shù)變化比較大,更有利于描述不同說話人的特征�？梢娤啾扔贛FCC參數(shù),MFCC參數(shù)更好地表征了語音特征參數(shù)隨時間的動態(tài)變化特性,從而有利于提高識別率。為了更進一步驗證性能,再分別進行16維MFCC參數(shù)和WPT參數(shù)前10幀仿真實驗。明顯地發(fā)現(xiàn),通過與MFCC參數(shù)仿真圖對比,各幀之間WPT參數(shù)的形狀更相似,即表示的特征更接近。因此,WPT參數(shù)用于說話人識別時要優(yōu)于MFCC參數(shù)。在MATLAB平臺上,用基于矢量量化(VQ)的聲紋識別系統(tǒng)進行實驗來分別驗證所提取到的參數(shù)的識別率,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)。在聲紋識別系統(tǒng)中,能否提取到精準的聲紋參數(shù)至關(guān)重要,因為它直接影響整個系統(tǒng)的識別率。而傳統(tǒng)的最為廣泛應(yīng)用的MFCC參數(shù)雖然是模仿人耳的聽覺特性提出來的,但它卻忽略了語音信號的動態(tài)特性。而小波變換因其不會受到短時平穩(wěn)假設(shè)的約束,以及良好的動態(tài)特性,所以更符合人耳的聽覺特性。因而可以被應(yīng)用到對語音信號的處理方面,因此本文提出了一種基于小波變換的聲紋參數(shù)提取方法(WPT參數(shù)法)。對于文本無關(guān)的聲紋識別系統(tǒng),為了更突出說話人的聲紋特征,克服說話內(nèi)
【學(xué)位授予單位】：沈陽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.3

【參考文獻】

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1 王和平;潘宏俠;黃晉英;;基于小波特征提取的語音監(jiān)測系統(tǒng)[J];微計算機信息;2010年12期

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本文編號：1266338