【摘 要】
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为提高说话人确认系统在噪声环境下的鲁棒性,在利用听觉外周模型改进Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC）的基础上,结合感知线性预测系数（Perceptual Lin
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目基金（KJ130512）资助.
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为提高说话人确认系统在噪声环境下的鲁棒性,在利用听觉外周模型改进Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC）的基础上,结合感知线性预测系数（Perceptual Linear Predictive Coefficient,PLPC）,以类间区分度为依据,在特征域对两种声纹特征进行融合,提出一种新的声纹特征提取方法,并对基于该特征的说话人确认系统的噪声鲁棒性进行研究。针对不同信噪比的语音信号进行了融合特征与原始特征的对比实验,结果表明,融合特征在模拟餐
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