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传统的特征提取方法在处理小范围的说话人识别时尚可为之,但是在较大用户群的情况下,由于特征覆盖范围不够导致性能下降。鉴于此,本文提出了一种新的二次特征提取方法,它通过综合运用加权、微分、组合、筛选等方法,进一步挖掘说话人语音背后的隐性个性差异。在采用138人的YOHO数据库上进行的说话人识别测试中,其性能优于传统的特征提取方法。