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为提高说话人识别中语音特征参数对噪声的鲁棒性，本文提出在对语音进行小波包分解基础上，分析噪声的特性，在不同子带内进行谱减并设立权重，提出了一种新的语音特征参数多层美尔倒谱系数。仿真实验表明，与MFCC特征参数相比，ML-MFCC在噪声环境下具有更好的抗噪性能和说话人识别率。
基于小波包分解和噪声分析的抗噪说话人识别特征参数
【摘 要】
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为提高说话人识别中语音特征参数对噪声的鲁棒性，本文提出在对语音进行小波包分解基础上，分析噪声的特性，在不同子带内进行谱减并设立权重，提出了一种新的语音特征参数多层美尔倒
【机 构】
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河海大学电气工程学院
【出 处】
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计算机与现代化
【发表日期】
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2009年1期
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