基于加权混合特征的话者识别算法

摘要：

用多窗谱估计和伽马通滤波改进经典的梅尔倒谱特征(M FCC)的识别性能,并与delta特征相结合,提出了一种基于加权参数设置策略的混合特征话者识别算法.该算法解决了梅尔倒谱系数方差过大、听觉特征不明显及话者识别算法特征单一的问题.仿真结果表明:与M FCC和线性预测的提取方法相比,该算法鲁棒性能更优,对不同噪声环境的适应性更好.

关键词：多窗谱估计、伽马通滤波器组、加权函数、加权混合特征

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61471322,61402416

在线出版日期：2017-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：628-633