基于端点检测和高斯滤波器组的MFCC说话人识别

摘要：

在上下文无关的说话人识别应用中,针对传统MFCC特征参数在语音预处理方面不足以及三角滤波器组的缺陷,提出一种改进的MFCC特征参数提取方法.一方面在传统算法上加入端点检测,去除与说话人语音特征无关的静音段;另一方面用高斯滤波器组(Gaussian shaped filters GF)代替三角滤波器组进行频率到Mel频率的转换,提高识别准确率.说话人识别模型使用流行的高斯混合模型(GMM).实验结果显示,高斯滤波器组的引入相比于传统三角滤波器组识别率有4.45％的提升,本文改进后的MFCC特征参数相比于传统方法识别率也提升了6.43％,能更好的代表说话人的语音特征.

关键词：MFCC特征参数、端点检测、高斯滤波器组(GF)、高斯混合模型(GMM)、说话人识别

所属期刊栏目：25

分类号：TS2;R44

资助基金：广东省自然科学基金S2011040004273

在线出版日期：2016-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：218-224