基于小波包分析和支持向量机的说话人识别

• 作者: 王志兰
• 来源期刊: 佳木斯大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 MFCC 小波包变换 Fisher准则 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 873-875,890
• 分类号: TP391
• 字数: 2874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2010.06.018

摘要

在说话人识别系统中,语音特征参选是系统的关键问题之一.本文研究了MFCC参数、小波包分析.从听觉特性出发,提出基于小波包分析代替傅立叶变换的一种新的特征参数,给出了衡量各种特征参数识别能力的Fisher准则,结合Fisher准则构造一种新的混合特征参数,最后采用支持向量机实现说话人的分类识别.实验数据表明:有效地提高了说话人辨认系统的识别率.