说话人识别的特征组合方法

发布时间：2017-10-10 16:37

  本文关键词：说话人识别的特征组合方法

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【摘要】：针对说话人识别中线性预测系数(LPC)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)的直接组合会增加特征参数的维数和出现运算量大的问题,提出了将LPC参数融入到MFCC参数的计算中的特征提取方法。首先,计算语音信号的LPC系数,求出LPC功率谱;其次,将LPC功率谱通过三角形滤波器组,并取对数;最后,将取对数后的输出做离散余弦变换,得到新特征线性预测梅尔频率倒谱系数(LPMFCC)。LPMFCC参数兼具LPC参数的声道特性和MFCC参数的听觉特性,虽增加了一步计算,但不增加参数的维数,运算量相对较少。实验结果表明,在纯净语音环境下,提出的LPMFCC参数的说话人识别率较LPC参数和MFCC参数的说话人识别率分别提升了18.57%和10%,在不同噪声环境下,分别提高了13.22%和4.55%。
【作者单位】： 湘潭大学物理与光电工程学院;
【关键词】： 说话人识别 梅尔频率倒谱系数 线性预测系数 矢量量化 高斯混合模型
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60972147)
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 0引言说话人识别技术以其独特的方便性、经济性、准确性受到了世人的瞩目,被广泛应用到信息安全领域、通信领域、司法领域和军事领域[1]。而如何从说话人的语音信号中提取出具有说话人个性、易分类且不随时间空间变化的特征是说话人识别技术的难点及研究目标[2]。目前,说话人

【参考文献】

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本文编号：1007457