基于自适应小波收缩的抗噪声说话人识别

发布时间：2017-09-21 02:25

  本文关键词：基于自适应小波收缩的抗噪声说话人识别

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【摘要】：说话人识别面临许多实际困难,其中由于环境和采集通道因素导致信号不一致最具挑战性.在本文中,提出一种新的自适应小波收缩的抗噪声说话人识别方法.在小波收缩去噪的应用中,双阈值策略压缩抑制噪声,保留信号系数,用重叠语音信号端的梅尔倒谱系数的修正来识别.用两个公共可用的语音信号数据库来评价所提出的方法的有效性,并与其它方法相比.证明了所提出的方法在不同的噪声条件下具有更好的鲁棒性.
【作者单位】： 天津理工大学计算机与通信工程学院;
【关键词】： 说话人识别 噪声抑制 小波 特征提取
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 在噪声环境下,已有的说话人识别系统性能明显下降,不能达到满意的效果.从损坏的语音生成的特征矢量不再类似于由训练数据集所表示的类的分布.因为信道的影响,在训练数据上具有可变性,导致说话人分类分布的方差增加,导致识别误差增加.现有的解决说话人识别中噪声的方法主要集中

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