改进的美尔倒谱系数用于说话人识别研究

• 作者: 刘宏 刘立群
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 反美尔倒谱系数 Fisher准则 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 155-157
• 分类号: TP393
• 字数: 3345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.08.044

摘要

基于人耳听觉感知的MFCC较其他说话人特征具有强抗噪性、高识别率特点.考虑美尔滤波器组的结构,其只在低频区具有较高的分辨率,在高频区分辨率却较低,这样势必会遗失一些包含在高频区域的重要信息.利用反美尔域下的特征R-MFCC与MFCC的各自优点,将R-MFCC与MFCC结合,形成优势互补,并给出了衡量各种特征参数识别能力的Fisher准则,结合Fisher准则构造出一种新的混合特征参数.采用支持向量机分别以MFCC、R-MFCC以及新构造的混合特征为参数进行说话人的识别,实验证明基于Fisher准则的优选混合特征作为说话人识别特征是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏	辽宁师范大学管理学院	50	280	10.0	12.0
2	刘立群	沈阳师范大学计算中心	15	113	5.0	10.0