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从说话人的语音信号中提取说话人的个性特征是说话人识别的关键环节，介绍线性预测MEL倒谱系数（LPMCC）和一阶差分（△MFCC），二阶差分（△△MFCC）再加上时域特征信息的帧能量参数构成的（3Q＋1）维特征矢量的特征提取的两种改进算法，并通过实验比较了两种算法在识别率上的差别。
说话人识别特征提取中改进算法的研究
【摘 要】
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从说话人的语音信号中提取说话人的个性特征是说话人识别的关键环节，介绍线性预测MEL倒谱系数（LPMCC）和一阶差分（△MFCC），二阶差分（△△MFCC）再加上时域特征信息的帧能量参数构成的（3Q
【机 构】
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东北林业大学
【出 处】
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森林工程
【发表日期】
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2009年2期
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