本文關鍵詞：基于自適應小波收縮的抗噪聲說話人識別

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【摘要】：說話人識別面臨許多實際困難,其中由于環(huán)境和采集通道因素導致信號不一致最具挑戰(zhàn)性.在本文中,提出一種新的自適應小波收縮的抗噪聲說話人識別方法.在小波收縮去噪的應用中,雙閾值策略壓縮抑制噪聲,保留信號系數,用重疊語音信號端的梅爾倒譜系數的修正來識別.用兩個公共可用的語音信號數據庫來評價所提出的方法的有效性,并與其它方法相比.證明了所提出的方法在不同的噪聲條件下具有更好的魯棒性.
【作者單位】： 天津理工大學計算機與通信工程學院;
【關鍵詞】： 說話人識別 噪聲抑制 小波 特征提取
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 在噪聲環(huán)境下,已有的說話人識別系統(tǒng)性能明顯下降,不能達到滿意的效果.從損壞的語音生成的特征矢量不再類似于由訓練數據集所表示的類的分布.因為信道的影響,在訓練數據上具有可變性,導致說話人分類分布的方差增加,導致識別誤差增加.現有的解決說話人識別中噪聲的方法主要集中

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