基于小波包分解和噪声分析的抗噪说话人识别特征参数

• 作者: 吴峰燕 李志华
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 多层美尔倒谱系数 小波包分解 说话人识别
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 多媒体与信息处理
• 页码范围: 113-115,122
• 页数: 4页
• 分类号: TN912
• 字数: 2409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2009.01.033

摘要

为提高说话人识别中语音特征参数对噪声的鲁棒性,本文提出在对语音进行小波包分解基础上,分析噪声的特性,在不同子带内进行谱减并设立权重,提出了一种新的语音特征参数多层美尔倒谱系数.仿真实验表明,与MFCC特征参数相比,ML-MFCC在噪声环境下具有更好的抗噪性能和说话人识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志华	河海大学电气工程学院	58	261	8.0	13.0
2	吴峰燕	河海大学电气工程学院	1	2	1.0	1.0