基于HAAR小波的分级说话人辨识

• 作者: 范小春 邱政权
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 线性预测残差 HAAR HOCOR 分级说话人辨识 基音周期
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 122-124
• 页数: 3页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.11.037

摘要

从线性预测(LP)残差信号中提出了一种新的特征提取方法,这种特征跟单个的说话人的声道密切相关.通过把HAAR小波变换运用于LP残差而获得了一个新的特征(HOCOR).为了进一步提高系统的鲁棒性和辨识率,在采用分级说话人辨识的基础上,将基音周期的高斯概率密度对GMM分类器的似然度进行加权,形成新的似然度进行说话人辨识.试验结果显示,所提出系统的鲁棒性和辨识率都有所提高.

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