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说话人识别中一种特征参数的研究

王芳  
【摘要】:说话人识别技术是交叉运用心理学、生理学、数字信号处理、模式识别、人工智能等知识的一门综合性研究课题。它是根据包含在语音中的同说话人有关的信息来自动识别说话人。什么样的语音信息能有效的表征一个人同时区别于其他人,这是说话人识别技术中的一个十分重要的环节:特征提取。尽管目前有美尔倒谱系数(MFCC)、线性预测倒谱系数(LPCC)和由频谱导出的其他特征参数用于说话人识别,但是仅仅只使用一种参数的识别效果还不是特别理想,研究表明,多种参数的组合能提高识别率。目前较多的参数组合方式是在一种参数的后面直接叠加另外的参数,虽然在一定程度上提高了识别率,但却增加了大量的计算。本文在综合研究了线性预测系数(LPC)和MFCC系数提取方法以及各自优缺点的基础上,提出了一种新的特征提取方法,该方法是借鉴美尔倒谱系数计算方法,对线性系数进行美尔倒谱计算,得到了一种新的特征参数:线性预测美尔倒谱系数(LPMFCC)。新的特征参数既能反映出说话人的声道特性又同时具有了和MFCC一样的鲁棒性和利用人耳听觉原理的特点。并且新的特征参数不是把两种参量简单的叠加在一起,而是有机的融合起来,虽然多了一步LPC系数的计算,但相比那些简单组合起来的特征参数,计算量还是少了很多。为了验证新特征参数的有效性,本文在Matlab7.0平台上实现了一个简单的说话人辨认系统,在此系统下分别测试了MFCC,基于小波包变换的特征参数和LPMFCC的识别率,实验结果表明新的特征参数不但有效,而且具有较高的识别率。


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