【摘 要】
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针对说话人识别中单一参数表征不够全面的特点,将抗噪性能一般的传统MFCC参数与鲁棒性更强的GFCC参数相互融合,并结合它们的动态特性构成一种新的混合参数.针对特征参数维数
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61462017);广西自然科学基金(No.2014GXNSFAA118353);广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(No.YQ15110)资助
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针对说话人识别中单一参数表征不够全面的特点,将抗噪性能一般的传统MFCC参数与鲁棒性更强的GFCC参数相互融合,并结合它们的动态特性构成一种新的混合参数.针对特征参数维数过高造成的冗余,研究了每种特征参数各分量与识别结果的关系,舍弃其中贡献较低的分量以实现特征参数降维的目的,并将混合参数应用于基于高斯混合模型的说话人识别系统.仿真实验表明,该混合特征参数具有更好的识别性能和抗噪性.
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