基于DWT-TEO的说话人识别

• 作者: 尹俊勋 薛丽萍 邱政权
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 TEO DWT-TEO OGMM
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 753-759
• 页数: 7页
• 分类号: TN91
• 字数: 4215字
• 语种: 中文

摘要

针对在噪声环境下的说话人识别系统,做了两点改进.第一,为了提高系统的鲁棒性,通过不同尺度的小波基,把含有噪声的信号分解于不同频段中,然后在各个频段分别通过TEO(Teager能量算子)去噪.针对说话人识别的特点,在小波重构时对各小波系数进行了加权处理.再把各个频段的输出通过小波重构恢复信号.最后通过Mel滤波器组把小波系数转换成MFCC.第二,为了进一步提高识别性能和训练速度,在识别阶段采用了改进的OGMM(正交高斯混合模型),即把正交变换改到EM算法之前进行,这样就不必要在EM迭代过程中每次都进行正交运算了.从实验得出,采用本文提出的DWT-TEO参数对于说话人识别的效果较好.采用改进的OGMM进一步提高了识别性能和训练速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹俊勋	华南理工大学电信学院	118	876	12.0	25.0
2	邱政权	华南理工大学电信学院	8	26	3.0	5.0
3	薛丽萍	华南理工大学电信学院	4	24	3.0	4.0