本文選題：說話人識(shí)別 + 加權(quán)Mel頻率倒譜系數(shù)�。� 參考：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2014年09期

【摘要】：說話人識(shí)別是信息技術(shù)和生物學(xué)的新一代身份驗(yàn)證方式,在說話人識(shí)別的研究中,特征參數(shù)的提取直接影響到識(shí)別系統(tǒng)最終的識(shí)別效率.通過對Mel頻率倒譜系數(shù)特征參數(shù)進(jìn)行分析研究,基于Mel頻率倒譜系數(shù)改進(jìn)加權(quán)函數(shù),將體現(xiàn)個(gè)人語音特性的加權(quán)特征參數(shù)與反映語音幀間變化的差分Mel頻率倒譜系數(shù)進(jìn)行維度篩選,再進(jìn)行參數(shù)混合.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過改進(jìn)加權(quán)函數(shù)提取得到的特征參數(shù)與差分Mel頻率倒譜系數(shù)的混合參數(shù)在矢量量化的說話人識(shí)別系統(tǒng)中,碼本容量為16和32時(shí)可以達(dá)到100%的識(shí)別率.
[Abstract]:Speaker recognition is a new generation of authentication in information technology and biology. In the research of speaker recognition, the extraction of feature parameters directly affects the final recognition efficiency of the recognition system. By analyzing the characteristic parameters of Mel frequency cepstrum coefficient, the weighting function is improved based on Mel frequency cepstrum coefficient. The weighted feature parameters which reflect the individual speech characteristics and the difference Mel frequency cepstrum coefficients which reflect the variation of speech frames are selected in dimension and then the parameters are mixed. The experimental results show that the mixed parameters of the characteristic parameters extracted by the improved weighting function and the Cepstrum coefficients of the differential Mel frequency can achieve a recognition rate of 100% when the codebook capacity is 16 and 32 in the vector quantized speaker recognition system.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【基金】：廣西自然科學(xué)基金(2012GXNSFAA053221) 國家自然科學(xué)基金(61363005)
【分類號(hào)】：TN912.34

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