基于自适应直方图均衡化的鲁棒性说话人辨认研究

摘要：

在噪声环境下,为提高说话人识别系统的鲁棒性,需要对系统进行各种抗噪声处理.本文基于说话人特征的统计特性和直方图均衡化在说话人识别中的应用特点,提出了直方图均衡化的自适应方法.实验结果表明,与普通直方图均衡化变换方法相比,自适应直方图均衡化能进一步提高辨认系统的辨认率;并且无论在平稳噪声还是非平稳噪声环境下,该算法都能取得较好辨认率,进一步增强系统的鲁棒性.

关键词：说话人识别、直方图均衡化、高斯混合模型、鲁棒性说话人辨认

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：752-759