本文選題：冪率歸一化倒譜系數(shù) + 身份向量��； 參考：《計算機工程與設(shè)計》2017年04期

【摘要】：針對傳統(tǒng)的梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)在說話人識別系統(tǒng)中魯棒性不足的問題,提出一種基于改進冪率歸一化倒譜系數(shù)(PNCC)特征算法和身份向量(i-vector)訓(xùn)練模型的方法。與傳統(tǒng)的MFCC不同,PNCC利用長時幀估計背景噪聲;在此基礎(chǔ)上,通過多窗譜估計、平滑幅度譜包絡(luò)和均值方差歸一化(MVA)等技術(shù)進一步提升其魯棒性。以i-vector為基準(zhǔn)模型,在TIMIT語音庫上進行說話人識別實驗,實驗結(jié)果表明,在不同噪聲、不同信噪比下,所提算法相比其它特征有最低的等錯誤率,魯棒性最強,在信噪比低于10dB的噪聲環(huán)境中具有更大優(yōu)勢。
[Abstract]:Aiming at the problem of insufficient robustness of traditional Mel frequency cepstrum coefficients (MFCCs) in speaker recognition systems, a method based on improved power-rate normalized cepstrum coefficients (PNCCs) feature algorithm and identity vector training model is proposed. Different from the traditional MFCC, the background noise is estimated by using long-time frames, and the robustness is further improved by multi-window spectral estimation, smoothing amplitude spectrum envelope and mean variance normalization. Based on the i-vector model, the speaker recognition experiment on the TIMIT speech corpus is carried out. The experimental results show that the proposed algorithm has the lowest equal error rate and the strongest robustness compared with other features under different noise and different signal-to-noise ratio (SNR). It has more advantages in noise environment where SNR is lower than 10dB.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【基金】：廣西區(qū)自然科學(xué)基金項目(2012GXNSFAA053221) 廣西千億元產(chǎn)業(yè)產(chǎn)學(xué)沿用合作基金項目(信科院0168)
【分類號】：TN912.34

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 張怡然;白靜;王力;;基于多窗頻譜估計和平滑幅度譜包絡(luò)的Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)改進算法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2014年19期

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【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 尹聰;白靜;龔[，

本文編號：1909578