融合LPC与MFCC的特征参数

• 作者: 夏萍 张学锋 王芳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 线性预测 美尔倒谱系数 说话人识别
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: ·人工智能及识别技术·
• 页码范围: 216-217,229
• 分类号: TP18
• 字数: 3532字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.04.078

摘要

在线性预测系数(LPC)的基础上,借鉴美尔倒谱系数(MFCC)计算方法,对LPC进行美尔倒谱计算,得到一种新的特征参数:线性预测美尔倒谱系数(LPMFCC).在Matlab7.0平台上实现一个基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别系统,分别用LPMFCC及其一阶差分、MFCC及其一阶差分和基于小波包分析的特征参数(WPDC)及其一阶差分作为识别参数进行对比实验.结果表明,以LPMFCC作为特征参数的系统具有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张学锋	安徽工业大学计算机学院	38	186	6.0	12.0
2	夏萍	中北大学机械工程与自动化学院	5	67	4.0	5.0
3	王芳	安徽工业大学计算机学院	6	52	3.0	6.0