基于改进MFCC的说话人特征参数提取算法

• 作者: 孙仁诚 高铭
• 来源期刊: 青岛大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: MFCC 多窗谱估计 一阶二阶差分
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 61-65,73
• 页数: 6页
• 分类号: TP391|TN912.34
• 字数: 3387字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1037.2019.02.13

摘要

在说话人识别系统中,传统梅尔倒频谱系数(MFCC)所提取特征不能够很好的反映说话人动态特征,尤其在噪声环境中,识别率较低,鲁棒性不足.针对以上问题,提出一种基于改进梅尔倒频谱系数(MFCC)的方法,通过多窗谱估计和一阶、二阶差分的方法提升识别性能.实验结果证明,在纯净语音和添加信噪的情况下,改进后方法的识别准确率都有所提升.当训练集为纯净语音,只为测试集添加噪声时,实验结果依然有较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高铭	青岛大学计算机科学技术学院	10	105	6.0	10.0
2	孙仁诚	青岛大学计算机科学技术学院	56	250	10.0	14.0