基于PLAR特征补偿的鲁棒性说话人识别仿真研究

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 4次 | 上传用户：FlamesTsui

【摘要】

：

针对MFCC特征补偿技术在低信噪比时性能不高的缺点,提出了基于PLAR鲁棒特征的模型补偿方法进行抗噪声说话人识别。PLAR特征从人类听觉感知机理出发,运用听觉心理学概念表征说话人个性特征,具有维数低,运算速度快,抗噪性能强等特点,是一种稳健的特征。模型补偿则通过分析被测语音帧的整体分布,对高斯混合模型似然概率进行某种程度的补偿,降低噪声的影响,改善系统的性能,进一步增强系统的鲁棒性。理论分析和实验

【作者】

：

李燕萍唐振民钱博张燕

【机构】

：

南京理工大学模式识别与智能系统实验室,

【出处】

：

系统仿真学报

【发表日期】

：

2009年02期

【关键词】

：

说话人识别感知线性预测高斯混合模型鲁棒性

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