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摘要:
目前主流说话人特征参数在噪声环境中的鲁棒性较差.为此,提出一种可用于说话人识别的听觉倒谱特征系数.分析入耳听觉模型的工作机理,采用Gammatone滤波器组代替传统的三角滤波器组模拟人耳耳蜗的听觉模型,用指数压缩代替固定的对数压缩,模拟人耳听觉模型处理信号的非线性特性.在基于高斯混合模型分类器的识别算法下进行仿真实验,结果表明,该听觉特征具有比梅尔频率倒谱系数和线性预测倒谱系数更好的抗噪声能力.
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文献信息
篇名 基于Gammatone滤波器组的听觉特征提取
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 说话人识别 特征提取 Gammatone滤波器 听觉模型 倒谱系数 鲁棒性
年,卷(期) 2012,(21) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 168-170,174
页数 4页 分类号 TP391
字数 2914字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.21.045
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡峰松 湖南大学信息科学与工程学院 41 468 13.0 20.0
5 曹孝玉 湖南大学信息科学与工程学院 1 42 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
说话人识别
特征提取
Gammatone滤波器
听觉模型
倒谱系数
鲁棒性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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