基于维纳滤波和子带处理的说话人识别

• 作者: 王俊年 范小春 邱政权
• 来源期刊: 声学与电子工程
• 关键词: 子带 MFCC MCE准则 MLP
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 41-43
• 页数: 3页
• 字数: 3492字
• 语种: 中文

摘要

把小波变换和维纳滤波结合起来对语言信号进行去噪和利用NN分类器对语音信号进行非线性融合和子带语音识别,并采用了一种改进的MCE(最小分类错误)算法.通过三尺度的Daubechies小波变换把输入含噪语音信号分解成不同子带,然后在各个子带分别通过维纳滤波去噪,再把各个子带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(美尔倒谱系数).在使用分类器之前先进行GMM(高斯混合模型)识别,并采用改进的MCE(最小分类错误)算法,分类器融合采用了MLP结构.试验结果显示,这种系统取得了较好的抗噪效果,系统的辨识率和鲁棒性都有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱政权	湖南科技大学信息与电气工程学院	9	11	1.0	3.0
2	范小春	湖南科技大学信息与电气工程学院	11	29	3.0	5.0
3	王俊年	湖南科技大学信息与电气工程学院	50	546	13.0	20.0