基于美尔倒谱系数和复杂性的说话人识别

来源 :生物医学工程学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hobbysh

【摘要】

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目前在说话人识别中常用的特征是线性预测编码(LPC)参数和美尔倒谱系数(MFCC)等.在说话人识别系统中我们首先使用美尔倒谱系数作为参数,然后将美尔倒谱系数和Lempel-Ziv复杂

【作者】

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毛大伟曹华木拉提·哈米提

【机构】

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浙江大学,沈阳军区总医院,广东省东莞市药品监督管理局,新疆医科大学

【出处】

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生物医学工程学杂志

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

说话人识别复杂性美尔倒谱系数

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目前在说话人识别中常用的特征是线性预测编码(LPC)参数和美尔倒谱系数(MFCC)等.在说话人识别系统中我们首先使用美尔倒谱系数作为参数,然后将美尔倒谱系数和Lempel-Ziv复杂性相结合.实验结果显示,在50个人的文本相关说话人识别实验中,识别率从42%提高到80%;在50个人的文本无关说话人识别中,识别率从60%提高到72%.提示Lempel-Ziv复杂性作为一种新的特征参数可以应用于说话人识别.

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