【摘 要】
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介绍了基于咳嗽音信号的身份识别方法。针对咳嗽音信号的短时突发特点,提出了一种适合咳嗽音的改进MFCC特征参数MFCC_N,然后将MFCC_N与短时能量(E)作为组合特征参数应用于身
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介绍了基于咳嗽音信号的身份识别方法。针对咳嗽音信号的短时突发特点,提出了一种适合咳嗽音的改进MFCC特征参数MFCC_N,然后将MFCC_N与短时能量(E)作为组合特征参数应用于身份识别系统中。在MATLAB 7.0平台上实现基于GMM的咳嗽音身份识别系统,分别提取咳嗽音信号的MFCC、MFCC+△MFCC和MFCC_N+E作为识别参数进行对比实验。实验结果表明,采用提出的组合特征参数MFCC_N+E进行身份识别是可行有效的,与传统参数MFCC、MFCC+△MFCC相比,采用特征参数MFCC_N+E的识别系统具有较高的识别率和较低的计算复杂度。
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