基于加权Mel倒谱系数的说话人识别

• 作者: 刘亚丽 杨鸿武 黄德智
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 说话人识别 加权mel倒谱
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.09.008

摘要

说话人识别中的首要问题是从语音信号中提取能唯一表现说话人个性特征的有效而稳定可靠的特征参数.把感知加权技术应用到Mel倒谱分析中,通过对基于心理声学模型计算得到的信号掩蔽比插值获得权重函数,并将权重函数应用到Mel倒谱分析中获得加权Mel倒谱系数(WMCEP),以此为特征进行说话人识别.实验结果表明,WMCEP比MFCC和Mel倒谱系数(MCEP)能更好地逼近说话人的谱包络,在噪声环境下的鲁棒性更好,因此其识别性能要优于MFCC和MCEP.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨鸿武	西北师范大学物理与电子工程学院	55	308	11.0	14.0
2	刘亚丽	西北师范大学物理与电子工程学院	5	45	4.0	5.0
3	黄德智		2	12	2.0	2.0