基于PLAR特征补偿的鲁棒性说话人识别仿真研究

摘要：

针对MFCC特征补偿技术在低信噪比时性能不高的缺点,提出了基于PLAR鲁棒特征的模型补偿方法进行抗噪声说话人识别.PLAR特征从人类听觉感知机理出发,运用听觉心理学概念表征说话人个性特征,具有雏数低,运舅速度快,抗噪性能强等特点,是一种稳健的特征.模型补偿则通过分析被测语音帧的整体分布,对高斯混合模型似然概率进行某种程度的补偿,降低噪声的影响,改善系统的性能,进一步增强系统的鲁棒性.理论分析和实验结果表明,在平稳和非平稳背景噪声环境下,当信噪比大大降低时,此方法比MFCC-GMM方法的识别率平均提高了12.2和14.9个百分点.

关键词：说话人识别、感知线性预测、高斯混合模型、鲁棒性

所属期刊栏目：21

分类号：TN912.34

在线出版日期：2009-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：409-412