基于ICA的语音信号表征和特征提取方法

• 作者: 刘琚 杜军 董治强 邹欣
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 独立分量分析 语音特征提 说话人识别
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 19-22
• 分类号: TN912.34
• 语种: 中文

摘要

推导了基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)的信号表征方法的有效性,并将基于ICA的信号特征分析应用到说话者识别任务中,通过计算机仿真实验证明该方法对非高斯语音信号受高斯噪声干扰时特征提取的有效性.最后的比较结果证明,基于ICA的信号特征,性能较传统的基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)的Mel频率倒谱系数(mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)特征有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘琚	山东大学信息科学与工程学院	112	1598	21.0	36.0
2	杜军	山东大学信息科学与工程学院	16	58	5.0	6.0
3	董治强	山东大学信息科学与工程学院	1	5	1.0	1.0
4	邹欣	英国伯明翰大学电子电气与计算机学院	2	14	2.0	2.0