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摘要:
针对低信噪比下语种识别正确率低的问题,提出了一种声道冲激响应频谱参数和Teager能量算子倒谱参数融合的识别方法.根据语音中不同特征信息量分布特性,首先在特征提取前端引入低通滤波器滤除信号高频部分,并采用重采样方法降低采样率,再基于信号频谱提取声道冲激响应频谱参数,然后融合Teager能量算子倒谱参数,最后通过高斯混合通用背景模型进行语种识别验证.不同信噪比条件下性能测试表明,所提方法相对于基于单一的梅尔频率倒谱系数特征、单一的伽玛通频率倒谱系数特征和基于对数梅尔尺度滤波器组能量特征,在低信噪比下提升约15 dB,显著提高了识别正确率.
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文献信息
篇名 基于声道频谱参数的语种识别
来源期刊 北京邮电大学学报 学科
关键词 语种识别 声道冲激响应频谱参数 低通滤波 重采样 Teager能量算子倒谱参数
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 研究报告|REPORTS
研究方向 页码范围 112-119
页数 8页 分类号 TN912.3
字数 语种 中文
DOI 10.13190/j.jbupt.2020-228
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
语种识别
声道冲激响应频谱参数
低通滤波
重采样
Teager能量算子倒谱参数
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
北京邮电大学学报
双月刊
1007-5321
11-3570/TN
大16开
北京海淀区西土城路10号
2-648
1960
chi
出版文献量(篇)
3472
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19
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