论文部分内容阅读
针对多声源干扰环境下说话人识别系统性能急剧下降的问题,提出一种提取目标语音的前端处理方法,该方法依据独立语音时频域的近似稀疏性,基于目标语音方位信息采用非线性时频掩蔽方法提取目标语音.建立了基于梅尔倒谱系数（MFCC）的高斯混合模型（GMM）说话人识别系统.仿真实验证明,该方法能有效提取目标语音,提高说话人识别系统的鲁棒性.该文多声源干扰仿真实验条件下,说话人识别系统的识别率平均提高了25%左右.