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摘要:
在实际应用中,噪声或信道干扰导致说话人识别(SR)识别性能急剧下降.针对该问题,本文分析传统方法的优缺点并提出相应的系统解决方案:采用维纳滤波对语音信号进行前端处理;以MFCC声道特征结合基频(FO)韵律特征来提高识别系统的鲁棒性.实验结果表明:维纳滤波能有效地消除噪声影响;经维纳滤波处理后,使得FO-MFCC联合模型能更好的区分说话人.可以看出在噪声环境下系统的综合性能得到很大改善.
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文献信息
篇名 噪声环境下的鲁棒性说话人识别
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 计算机应用 中文信息处理 说话人辨认 维纳滤波 FO-MFCC
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 91-97
页数 7页 分类号 TP391
字数 4619字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2006.01.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐波 5 58 5.0 5.0
2 张树武 4 44 4.0 4.0
3 张世磊 2 26 2.0 2.0
4 白俊梅 1 14 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
计算机应用
中文信息处理
说话人辨认
维纳滤波
FO-MFCC
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45413
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