基于Bark子波变换的MFCC特征提取

• 作者: 何选森 尹许梅
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 Mel频率倒谱系数 Bark子波 窗函数
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 192-194
• 分类号: TP391
• 字数: 2478字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.11.066

摘要

为提高低信噪比环境下语音的鲁棒性,提出一种改进的Mel频率倒谱系数(MFCC)特征提取方法.在传统MFCC特征提取的基础上,引入更适应人耳听觉系统的Bark子波变换,在快速傅里叶变换之前对语音进行预处理,并在MFCC提取方法中代替离散余弦变换;在语音预处理阶段,利用改进的Lanczos窗函数抑制旁瓣以提高语音鲁棒性.实验表明,与传统MFCC方法相比,在噪声环境下,改进方法具有更高的说话人识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何选森	湖南大学计算机与通信学院	22	86	6.0	8.0
2	尹许梅	湖南大学计算机与通信学院	1	9	1.0	1.0