差分和加权Mel倒谱混合参数应用于说话人识别

发布时间：2018-04-25 04:17

  本文选题：说话人识别 + 加权Mel频率倒谱系数　； 参考：《微电子学与计算机》2014年09期

【摘要】：说话人识别是信息技术和生物学的新一代身份验证方式,在说话人识别的研究中,特征参数的提取直接影响到识别系统最终的识别效率.通过对Mel频率倒谱系数特征参数进行分析研究,基于Mel频率倒谱系数改进加权函数,将体现个人语音特性的加权特征参数与反映语音帧间变化的差分Mel频率倒谱系数进行维度筛选,再进行参数混合.实验结果表明,通过改进加权函数提取得到的特征参数与差分Mel频率倒谱系数的混合参数在矢量量化的说话人识别系统中,码本容量为16和32时可以达到100%的识别率.
[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.
【作者单位】： 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;桂林电子科技大学信息与通信学院;
【基金】：广西自然科学基金(2012GXNSFAA053221) 国家自然科学基金(61363005)
【分类号】：TN912.34

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本文编号：1799716