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摘要:
针对复杂噪声环境下识别性能显著降低的问题,提出一种用于说话人识别系统前端的双微阵列语音增强算法.该算法采用的是相干滤波和频域宽带最小方差无畸变响应波束形成器后置结合改进的维纳滤波器.其基本原理是首先求出双微麦克风阵列信号中两个相邻通道间的相干函数,再利用通道间信号的相干性来进行初始噪声抑制.其次,通过一个频域宽带最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成器保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,再通过改进的维纳滤波器去除噪声残留提升语音质量.最后,使用梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)和伽马通滤波器组频率倒谱系数(Gammatone Filter-bank Frequency Cepstral Coefficients,GFCC)对增强后的语音信号做特征参数提取并进行说话人识别.仿真过程采用声学人工头模拟双耳采集数据,实验结果表明,该语音增强算法在复杂噪声环境下能够获得较好的增强效果,能有效提升说话人识别系统的识别率.
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文献信息
篇名 双微阵列语音增强算法在说话人识别中的应用
来源期刊 声学技术 学科 工学
关键词 双微阵列 语音增强 相干滤波 最小方差无畸变响应 改进维纳滤波 说话人识别
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 语言和音乐声学
研究方向 页码范围 253-260
页数 8页 分类号 TN912.34
字数 4596字 语种 中文
DOI 10.16300/j.cnki.1000-3630.2018.03.011
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 曾庆宁 桂林电子科技大学信息与通信学院 105 545 12.0 18.0
2 龙超 桂林电子科技大学信息与通信学院 21 82 6.0 7.0
3 毛维 桂林电子科技大学信息与通信学院 5 14 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
双微阵列
语音增强
相干滤波
最小方差无畸变响应
改进维纳滤波
说话人识别
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
声学技术
双月刊
1000-3630
31-1449/TB
大16开
上海市小木桥路456号
1982
chi
出版文献量(篇)
3200
总下载数(次)
7
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