本文選題：聽覺特征　切入點(diǎn)：Gammatone濾波器　出處：《南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：人類聽覺系統(tǒng)具有顯著的分析和識別信號的能力,一個好的聽覺特征提取算法能提高說話人識別系統(tǒng)的性能。文中提出的算法從模擬人類聽覺角度出發(fā),首先采用伽馬通(Gammatone)濾波器組代替?zhèn)鹘y(tǒng)的三角濾波器組來模擬人耳耳蝸的聽覺模型,然后引入等響曲線進(jìn)行等響預(yù)加重,初步提取出GFCC,最后經(jīng)過半升正弦函數(shù)倒譜提升技術(shù)提取說話人語音信號的特征參數(shù)NewGFCC。實(shí)驗(yàn)表明,該算法在說話人識別系統(tǒng)中具有較高的識別率和魯棒性。
[Abstract]:Human auditory system has a remarkable ability to analyze and recognize signals. A good auditory feature extraction algorithm can improve the performance of speaker recognition system.From the point of view of simulating human hearing, the proposed algorithm first uses Gammatone filter bank instead of the traditional triangular filter bank to simulate the auditory model of human cochlea, and then introduces the equal-response curve to carry on the equal-acoustical preweighting.GFCC is extracted preliminarily, and the feature parameter New GFCC of speaker speech signal is extracted by half-liter sine function cepstrum lifting technique.Experiments show that the algorithm has high recognition rate and robustness in speaker recognition system.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)重慶市信息無障礙與服務(wù)機(jī)器人工程技術(shù)研究中心;
【基金】：重慶市科學(xué)技術(shù)委員會項(xiàng)目(cstc2015jcyjBX0066) 重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ1600442)資助項(xiàng)目
【分類號】：TN912.3

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本文編號：1693046