【摘 要】
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目前主流说话人特征参数在噪声环境中的鲁棒性较差。为此，提出一种可用于说话人识别的听觉倒谱特征系数。分析人耳听觉模型的工作机理，采用Gammatone滤波器组代替传统的三角滤
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,北京师范大学管理学院
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目前主流说话人特征参数在噪声环境中的鲁棒性较差。为此，提出一种可用于说话人识别的听觉倒谱特征系数。分析人耳听觉模型的工作机理，采用Gammatone滤波器组代替传统的三角滤波器组模拟人耳耳蜗的听觉模型，用指数压缩代替固定的对数压缩，模拟人耳听觉模型处理信号的非线性特性。在基于高斯混合模型分类器的识别算法下进行仿真实验，结果表明，该听觉特征具有比梅尔频率倒谱系数和线性预测倒谱系数更好的抗噪声能力。
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