与文本无关说话人识别特征提取的改进

• 作者: 曾庆宁 田克平
• 来源期刊: 电声技术
• 学科: 工学
• 关键词: 主分量分析 美尔倒谱特征 矢量量化 特征提取
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 语音技术
• 页码范围: 51-55
• 页数: 5页
• 分类号: TN912
• 字数: 4290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8684.2008.11.014

摘要

将主分量分析(PCA)方法结合到说话人识别的特征提取中,去除MFCC特征各维分量之间的相关性和冗余信患,达到去相关、降维、降噪的目的,节省后续阶段的计算开销.研究了2种PCA与说话入识别结合的方法,取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾庆宁	桂林电子科技大学通信与信息工程系	105	545	12.0	18.0
2	田克平	桂林电子科技大学通信与信息工程系	1	4	1.0	1.0