基于信噪比估计的说话人识别前端处理

• 作者: 尹海明 李欢欢 王金明
• 来源期刊: 军事通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 信噪比估计 最小值控制递归平均 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与实现
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.34
• 语种: 中文

摘要

针对说话人识别系统的噪声鲁棒性问题,文章采用了基于信噪比估计从而选取高信噪比语音帧的前端处理方法.根据一定阈值去除语音中信噪比较低的语音帧,对保留的语音帧提取特征参数并进行识别.该方法的有效性取决于分帧信噪比估计的准确性.由于传统的谱减法以及滤波法难以对非平稳噪声信噪比进行准确估计,文中提出了使用改进的最小值控制递归平均算法进行信噪比估计来实现高信噪比帧筛选,实验结果表明,与基于维纳滤波语音增强的GMM-UBM系统对比,5 dB street噪声下识别率由78.5％提升至85.5％,5 dB car噪声下识别率由88％提升至91％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王金明	解放军理工大学通信工程学院	30	207	7.0	14.0
2	李欢欢		4	5	1.0	2.0