【摘 要】
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特征提取是说话人识别系统中最关键的一个步骤。特征提取通俗的来说是提取代表说话人个性的语音特征。直接关乎识别系统的准确率。通常人们能从说话人声音的品质,频率的高低,
【机 构】
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西安工业大学北方信息工程学院,西安航天动力测控技术研究所
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特征提取是说话人识别系统中最关键的一个步骤。特征提取通俗的来说是提取代表说话人个性的语音特征。直接关乎识别系统的准确率。通常人们能从说话人声音的品质,频率的高低,音量的大小等信息中感知说话人的个性特点。文章采用Mel频率倒谱域参数,是因为Mel频率尺度更加贴近人耳的听觉特性。Mel频率倒谱域参数不仅具有低频段高谱分辨率的优势,而且对噪声鲁棒能力很强。文章以声道模型和听觉模型为例,对比了LPC参数和MFCC参数分布。得出了MFCC不受全极点模型限制,对环境的适应性更强,且可降低不同人说话引起的差异度的影响。
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