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摘要:
人类听觉系统具有显著的分析和识别信号的能力,一个好的听觉特征提取算法能提高说话人识别系统的性能.文中提出的算法从模拟人类听觉角度出发,首先采用伽马通(Gammatone)滤波器组代替传统的三角滤波器组来模拟人耳耳蜗的听觉模型,然后引入等响曲线进行等响预加重,初步提取出GFCC,最后经过半升正弦函数倒谱提升技术提取说话人语音信号的特征参数NewGFCC.实验表明,该算法在说话人识别系统中具有较高的识别率和鲁棒性.
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文献信息
篇名 一种新的听觉特征提取算法研究
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 听觉特征 Gammatone滤波器 等响曲线 倒谱提升
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 通信与电子
研究方向 页码范围 27-32
页数 6页 分类号 TN912.3
字数 3269字 语种 中文
DOI 10.14132/j.cnki.1673-5439.2017.02.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林海波 重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心 20 197 9.0 13.0
2 王可佳 重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
听觉特征
Gammatone滤波器
等响曲线
倒谱提升
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
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