【摘 要】
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用多窗谱估计和伽马通滤波改进经典的梅尔倒谱特征（MFCC）的识别性能,并与delta特征相结合,提出了一种基于加权参数设置策略的混合特征话者识别算法.该算法解决了梅尔倒谱系数方
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用多窗谱估计和伽马通滤波改进经典的梅尔倒谱特征（MFCC）的识别性能,并与delta特征相结合,提出了一种基于加权参数设置策略的混合特征话者识别算法.该算法解决了梅尔倒谱系数方差过大、听觉特征不明显及话者识别算法特征单一的问题.仿真结果表明：与MFCC和线性预测的提取方法相比,该算法鲁棒性能更优,对不同噪声环境的适应性更好.
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