【摘 要】
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Mel频率倒谱系数（MFCC）与线性预测倒谱系数（LPCC）融合算法只能反映语音静态特征，且LPCC对语音低频局部特征描述不足。为此，提出将希尔伯特黄变换（HHT）倒谱系数与相对光谱一感知线性预
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Mel频率倒谱系数（MFCC）与线性预测倒谱系数（LPCC）融合算法只能反映语音静态特征，且LPCC对语音低频局部特征描述不足。为此，提出将希尔伯特黄变换（HHT）倒谱系数与相对光谱一感知线性预测倒谱系数（RASTA—PLPCC）融合，得到一种既反映发声机理又体现人耳感知特性的说话人识别算法。HHT倒谱系数体现发声机理，能反映语音动态特性，并更好地描述信号低频局部特征，可改进LPCC的不足。PLPCC体现人耳感知特性，识别性能强于MFCC，用3种融合算法对两者进行融合，将融合特征用于高斯混合模型进行说话人
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