基于时频分布与MFCC的说话人识别

摘要：

针对MFCC不能得到高效的说话人识别性能的问题,提出了将时频特征与MFCC相结合的说话人特征提取方法.首先得到语音信号的时频分布,然后将时频域转换到频域再提取MFCC+MFCC作为特征参数,最后通过支持向量机来进行说话人识别研究.仿真实验比较了MFCC、MFCC+MFCC分别作为特征参数时语音信号与各种时频分布的识别性能,结果表明基于CWD分布的MFCC和MFCC的识别率可提高到95.7％.

关键词：短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布、Mel频率倒谱系数、说话人识别

所属期刊栏目：21

分类号：TP3;TN9

资助基金：国家自然科学基金61075008

在线出版日期：2012-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：189-192,178