基于MFCC和LPCC的说话人识别
MFCC参数和LPCC参数是说话人识别中两种最常用的特征参数,研究了MFCC和LPCC参数提取的算法原理及差分倒谱参数的提取方法,采用MFCC、LPCC及其一阶、二阶差分作为特征参数,通过k均值算法与三层BP神经网络来进行说话人识别.实验结果表明,该方法可以有效提高识别率,同时也验证MFCC参数的鲁棒性优于LPCC参数.
LPCC、MFCC、特征提取、说话人识别、神经网络、K均值算法
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TP391.42(计算技术、计算机技术)
浙江省自然科学基金项目Y106148
2009-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
1189-1191