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1、說(shuō)話人識(shí)別是指通過(guò)說(shuō)話人語(yǔ)音信號(hào)的分析和特征提取,從而確定說(shuō)話人是否在所記錄的說(shuō)話人集合中,進(jìn)而確定說(shuō)話人是誰(shuí)的過(guò)程。它在許多領(lǐng)域內(nèi)有良好的應(yīng)用前景。 目前在說(shuō)話人識(shí)別中,要提高識(shí)別率有兩個(gè)重要的問(wèn)題需要解決:一是如何選取能夠有效表征說(shuō)話人特征的可靠參數(shù);二是如何選取合適的識(shí)別算法。本文主要是對(duì)特征參數(shù)的選取進(jìn)行了初步的探討,做了如下幾方面工作: 1.在特征提取方面,本文中分析了當(dāng)前最常用的兩種倒譜特征參數(shù):美爾頻率倒譜
2、系數(shù)(MFCC)和線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(LPCC)。并對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),一方面是采用二次提取的方法,將MFCC和UCC與其各自對(duì)應(yīng)的一階差分組合在一起形成新的特征參數(shù)。另一方面是本文還提出了將美爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)和線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(IJPCC)兩個(gè)基于不同模型的特征參數(shù)組合在一起形成新的特征參數(shù),實(shí)驗(yàn)的結(jié)果證明了這兩種方法與傳統(tǒng)的使用單一特征參數(shù)進(jìn)行識(shí)別相比都能有效的提高實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的識(shí)別率。此外,還嘗試著在預(yù)處理部分加入基于時(shí)域特征的端
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