一种提取说话人特征的新方法

摘要：

抽取最佳鉴别特征是说话人辨认中的重要一步.本文在使用美尔倒谱系数(MFCC)及一阶差分组成的特征参数的基础上利用主分量分析(PCA)和线性判决分析(LDA)结合的提取方法,构造了一种新的特征参数.这种新的参数具有最佳鉴别特性,然后用支持向量机(SVM)对提取的特征分类辨认.实验结果表明该方法能更好地识别说话人,有更好的识别能力.

关键词：主分量分析(PCA)、美尔倒谱系数(MFCC)、线性判决分析(LDA)、支持向量机

所属期刊栏目：31

分类号：TP912.3

在线出版日期：2008-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：126-128