基于Bark子波变换的MFCC特征提取

摘要：

为提高低信噪比环境下语音的鲁棒性,提出一种改进的Mel频率倒谱系数(MFCC)特征提取方法.在传统MFCC特征提取的基础上,引入更适应人耳听觉系统的Bark子波变换,在快速傅里叶变换之前对语音进行预处理,并在MFCC提取方法中代替离散余弦变换;在语音预处理阶段,利用改进的Lanczos窗函数抑制旁瓣以提高语音鲁棒性.实验表明,与传统MFCC方法相比,在噪声环境下,改进方法具有更高的说话人识别率.

关键词：说话人识别、Mel频率倒谱系数、Bark子波、窗函数

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省湘潭市科技计划基金资助项目ZJ20071008

在线出版日期：2011-08-23（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：192-194