基于多窗频谱估计的PLAR特征提取

• 作者: 尹聪 白静
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多窗频谱估计 PLAR 说话人识别 频谱估计
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 电子与电子信息
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: TN912
• 字数: 2914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2014.01.018

摘要

为提高PLAR特征在噪音环境下的鲁棒性,提出一种改进的感知对数面积比系数(Perceptual LogArea Ratio,PLAR)特征提取方法.在语音的前端处理中,引入多窗频谱估计方法(Multitapering),代替基线系统中传统的傅里叶(Discrete Fourier Transform,DFT)对信号进行频谱分析,从而获得新的特征参数——MTPLAR.多窗频谱估计原理是采用多个窗函数的加权平均值来获得信号的频谱结构,具有更加稳定的频谱分析性能,因此可以获得抗噪性能更高的特征参数.实验结果表明:与传统提取方法获得的PLAR相比,基于改进方法的新特征的说话人确认系统在噪音环境下,平均等错误率获得了17％的相对提高,新特征提高了说话人确认系统的噪音鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白静	太原理工大学信息工程学院	39	197	8.0	11.0
2	尹聪	太原理工大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0