一种新的听觉特征提取算法研究

发布时间：2018-04-01 00:03

  本文选题：听觉特征　切入点：Gammatone滤波器　出处：《南京邮电大学学报(自然科学版)》2017年02期

【摘要】：人类听觉系统具有显著的分析和识别信号的能力,一个好的听觉特征提取算法能提高说话人识别系统的性能。文中提出的算法从模拟人类听觉角度出发,首先采用伽马通(Gammatone)滤波器组代替传统的三角滤波器组来模拟人耳耳蜗的听觉模型,然后引入等响曲线进行等响预加重,初步提取出GFCC,最后经过半升正弦函数倒谱提升技术提取说话人语音信号的特征参数NewGFCC。实验表明,该算法在说话人识别系统中具有较高的识别率和鲁棒性。
[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.
【作者单位】： 重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心;
【基金】：重庆市科学技术委员会项目(cstc2015jcyjBX0066) 重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600442)资助项目
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1693046