基于鲁棒听觉特征的说话人识别

• 作者: 林琳 陈建 陈虹
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 自适应压缩Gammachirp滤波器 核主成分分析 特征提取
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 619-624
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4408字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.03.034

摘要

为了提高噪声环境中说话人识别系统的性能,本文提出了一种鲁棒听觉特征提取的算法,并将其应用到说话人识别系统中.运用自适应压缩Gammachirp滤波器组模拟人耳耳蜗的听觉特性,对输入的语音信号进行频域子带滤波,将得到的对数子带能量作为听觉特征参数.分别运用离散余弦变换和核主成分分析方法,对提取的特征参数进行特征变换,降低特征参数的维数,提高特征参数的噪声鲁棒性和个性表现力.实验结果表明,将提取的新听觉特征参数应用到说话人识别系统中,新特征参数在鲁棒性和识别性能上均优于梅尔倒谱系数和基于Gammatone的听觉特征参数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈虹	吉林大学通信工程学院	144	1816	21.0	38.0
2	林琳	吉林大学通信工程学院	48	343	9.0	17.0
3	陈建	吉林大学通信工程学院	29	356	10.0	18.0