基于DWT-TEO的说话人识别

摘要：

针对在噪声环境下的说话人识别系统,做了两点改进.第一,为了提高系统的鲁棒性,通过不同尺度的小波基,把含有噪声的信号分解于不同频段中,然后在各个频段分别通过TEO(Teager能量算子)去噪.针对说话人识别的特点,在小波重构时对各小波系数进行了加权处理.再把各个频段的输出通过小波重构恢复信号.最后通过Mel滤波器组把小波系数转换成MFCC.第二,为了进一步提高识别性能和训练速度,在识别阶段采用了改进的OGMM(正交高斯混合模型),即把正交变换改到EM算法之前进行,这样就不必要在EM迭代过程中每次都进行正交运算了.从实验得出,采用本文提出的DWT-TEO参数对于说话人识别的效果较好.采用改进的OGMM进一步提高了识别性能和训练速度.

关键词：小波变换、TEO、DWT-TEO、OGMM

所属期刊栏目：32

分类号：TN91

资助基金：广东省自然科学基金000872

在线出版日期：2006-10-18（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：753-759