【摘 要】
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基于离散小波变换的美尔倒谱系数（DWT.MFCC）[1]将小波变换引入到MFCC参数的提取中，用DWT代替FFT将语音信号分解为多个频带的小波系数，并将小波系数的频率响应直接拼接为完整频谱
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基于离散小波变换的美尔倒谱系数（DWT.MFCC）[1]将小波变换引入到MFCC参数的提取中，用DWT代替FFT将语音信号分解为多个频带的小波系数，并将小波系数的频率响应直接拼接为完整频谱后再通过Mel滤波器获得。改进的DWT.MFCC特征提取算法从滤波的角度分析小波分解过程及各子带频谱的变化，提出了新的有效频谱拼接方式。实验结果表明，改进的特征提取算法提高了说话人的识别率；同时，在该算法下随着小波滤波器dbN长度的增加，滤波器截止特性变好，识别率也随着增加。
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