【摘 要】
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人类听觉系统具有显著的分析和识别信号的能力,一个好的听觉特征提取算法能提高说话人识别系统的性能。文中提出的算法从模拟人类听觉角度出发,首先采用伽马通(Gammatone)滤
【机 构】
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重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心
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人类听觉系统具有显著的分析和识别信号的能力,一个好的听觉特征提取算法能提高说话人识别系统的性能。文中提出的算法从模拟人类听觉角度出发,首先采用伽马通(Gammatone)滤波器组代替传统的三角滤波器组来模拟人耳耳蜗的听觉模型,然后引入等响曲线进行等响预加重,初步提取出GFCC,最后经过半升正弦函数倒谱提升技术提取说话人语音信号的特征参数NewGFCC。实验表明,该算法在说话人识别系统中具有较高的识别率和鲁棒性。
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