提高MFCC鲁棒性的方法

• 作 者: 韩春光 李华
• 机 构: 宁波大红鹰职业技术学院现代应用技术系
• 出 处: 计算机工程与设计
• 发表日期: 2008年01期
• 关键词: 美尔倒谱参数 说话人辨认 高斯混合模型 加窗提升 噪声鲁棒性 MFCC speaker identification GMM lifteringwindow r
• 基金项目: 浙江省教育厅科研基金项目（20050099）.

在噪声环境中,基于笔记本电脑录音的情况下,采用特征参数加窗的方法,以提高系统的噪声鲁棒性。在Matlab环境下,建立了基于高斯混合模型(GMM)的说话人辨认系统,并进行实验。通过对多种窗口的正识率比较,发现对美尔倒谱(MFCC)高阶参数的加窗提升,可以改善系统的鲁棒性。实验结果表明,采用加窗后的系统识别率得到了明显改善。