多声源环境下的鲁棒说话人识别

• 作者: 何礼 冉国敬 叶于林 夏秀渝 张凤仪
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 说话人识别 语音增强 方位信息 时频掩蔽 MFCC参数
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 专论?综述
• 页码范围: 32-37
• 页数: 6页
• 字数: 4630字
• 语种: 中文

摘要

针对多声源干扰环境下说话人识别系统性能急剧下降的问题，提出一种提取目标语音的前端处理方法，该方法依据独立语音时频域的近似稀疏性，基于目标语音方位信息采用非线性时频掩蔽方法提取目标语音。建立了基于梅尔倒谱系数(MFCC)的高斯混合模型(GMM)说话人识别系统。仿真实验证明，该方法能有效提取目标语音，提高说话人识别系统的鲁棒性。该文多声源干扰仿真实验条件下，说话人识别系统的识别率平均提高了25%左右。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏秀渝	四川大学电子信息学院	43	183	8.0	11.0
2	何礼	四川大学电子信息学院	5	76	3.0	5.0
3	叶于林	四川大学电子信息学院	3	9	2.0	3.0
4	张凤仪	四川大学电子信息学院	3	9	3.0	3.0
5	冉国敬	四川大学电子信息学院	2	6	2.0	2.0