【摘 要】
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在说话人识别应用中,本文针对传统的Bark尺度特征参数提取过程中的不足,利用高斯滤波器组(Gaussian shaped filters,GF)代替三角滤波器组,对输入的能量进行滤波,其相比三角滤
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在说话人识别应用中,本文针对传统的Bark尺度特征参数提取过程中的不足,利用高斯滤波器组(Gaussian shaped filters,GF)代替三角滤波器组,对输入的能量进行滤波,其相比三角滤波器滤波结果更加平滑。由于巴克倒谱系数(BFCC)在高频精度不足,再利用Fisher准则将BFCC与IBFCC相结合,构造了一种新的混合特征参数。实验结果表明,在纯净语音及噪声环境下,本文提出的使用高斯滤波器组的BFCC比使用三角滤波器组的MFCC识别率高,而新的混合特征参数识别性能更优。
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