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基于二次时频分布的语音信号分类与验证

郑普亮  
【摘要】:语音信号分类是语音识别、说话人识别和语音合成的一个重要基础过程,其首要问题就是选择合适的信号特征参数。 论文首先对时频分析和语音信号处理研究的发展做了简要回顾,然后对短时傅立叶变换、线性预测分析、Gabor变换、小波变换和同态分析等语音特征表示技术以及最小距离分类器、矢量量化、GMM和HMM等算法模型的原理、应用场合和特点做了深入探讨。针对短时傅立叶变换和小波变换在表现语音信号参数精细结构上的不足,本文采用二次时频分布做为语音信号的特征参数。为获得理想的分类效果,采用Nelder-Mead算法对选用的核函数的参数进行了优化。最后,通过语音识别和说话人识别实验显示,采用优化的核函数,以二次时频分布为特征进行语音信号分类,可以获得理想的效果。


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