MFCC和短时TEO能量的混合参数应用于说话人识别

• 作者: 周萍 景新幸 王茂蓉
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 说话人识别 Mel频率倒谱系数 Teager能量算子 混合特征参数 GMM-UBM
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 144-148
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 语种: 中文

摘要

特征参数的提取在说话人识别中起至关重要的作用 ,影响到整个系统的识别率 .采用表征说话人语音特性的M el倒谱系数和体现语音信号时域特征的短时T EO能量的混合特征参数应用到说话人识别系统中 ,目的是通过增加表征说话人语音特征参数的维数 ,来改善系统性能 ,与传统提取方法相比 ,该方法弥补了特征参数有效维数的不足 ,最后建立GM M-UBM分类器模型 ,对语音信号识别 .实验证明 ,该混合特征参数与M FCC ,以及M FCC与其一阶差分的组合特征参数相比 ,在没有增加运算复杂度的同时提高了系统的识别率 .

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	景新幸	桂林电子科技大学信息与通信学院	106	690	13.0	21.0
2	周萍	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	78	352	10.0	13.0
3	王茂蓉	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	5	17	2.0	4.0