【摘 要】
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说话人识别中的首要问题是从语音信号中提取能唯一表现说话人个性特征的有效而稳定可靠的特征参数。把感知加权技术应用到Mel倒谱分析中,通过对基于心理声学模型计算得到的信
【机 构】
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西北师范大学物理与电子工程学院,北京法国电信研发中心
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说话人识别中的首要问题是从语音信号中提取能唯一表现说话人个性特征的有效而稳定可靠的特征参数。把感知加权技术应用到Mel倒谱分析中,通过对基于心理声学模型计算得到的信号掩蔽比插值获得权重函数,并将权重函数应用到Mel倒谱分析中获得加权Mel倒谱系数(WMCEP),以此为特征进行说话人识别。实验结果表明,WMCEP比MFCC和Mel倒谱系数(MCEP)能更好地逼近说话人的谱包络,在噪声环境下的鲁棒性更好,因此其识别性能要优于MFCC和MCEP。
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