【摘 要】
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作为说话人识别过程中的一个环节,特征提取就是从预处理得到的语音信号中提取有效表征说话人特质的特征参数,送入模型进行训练或识别.尽管目前有Mel倒谱系数、LPC倒谱系数和
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作为说话人识别过程中的一个环节,特征提取就是从预处理得到的语音信号中提取有效表征说话人特质的特征参数,送入模型进行训练或识别.尽管目前有Mel倒谱系数、LPC倒谱系数和由频谱导出的系数等参数用于说话人识别,但是与人们的期望值还有一些距离.为了研究说话人的声道在发音过程小的变化规律,论文使用FFT变换和LPC谱分析法对语音信号进行了频谱分忻,并从中提取共振峰参数,再利用最小二乘法进行曲线拟合,得到固定大小的特征矢量阵,最后用神经网络实现的主分量分折法(PCA)压缩其维数,形成对应语音的全局时频共振峰参数.论文中研究了在预处理过程中通过自适应预测滤波器降低宽带加性噪声对识别系统性能的影响.为了评价提取的特征参数性能和自适应顶测滤波器对识别率的影响,论文中使用VC++实现了一个说话人识别平台.该平台具备语音信号采集、预处埋、特征捉取和使用VQ、CMM、HMM等模型进行训练和识别等功能.使用该说话人识别平台对提取的全局时频共振峰参数进行了计价,在一定程度上能够反映说话人的发音特点,可作为说话人识别特征.同时对自适应预测滤波器对系统识别率的影响作了实验,它对于降低宽带加性噪声、提高系统识别率有一定作用.
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