论文研究-基于duffing随机共振的说话人特征提取方法.pdf

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说话人特征参数的提取直接影响识别模型的建立,MFCC与LPC参数提取方法,分别以局域低频信息和全局AR信号为主要特征。提出一种基于duffing随机共振的说话人频谱特征提取方法。仿真结果表明,该方法能识别说话人之间频谱的微小差别,有效地提取说话人频谱的基本特征,从而为说话人识别模型提供更为精细的识别模型。
潘平,何朝霞:基于 duffing随机共振的说话人特征提取方法 2012,48(35)125 -14 16 -20 838383 频率Hz 频率Hz 图6同一语料,伈同说话人的DUFF滤波器提取的对数能量参数 PF 来-14 15 伴 00.51.01.52.02.53.03.54.04.5 00.51.01.5202.53.03.54.04.5 频率 频率Iz 图7不同语料,同一说话人的DUFF滤波器提取的对数能量参数 MFCC 10 12 N 米 按-10 -18 -20 0100200300400500600700800900 频率/Hz 频率/Hz (a)MFCC特征参数 (b)DUFF特征参数 图8同一语料,同一说话人的特征参数 语料、不同时间的对数能量谱具有相似性特征。 下系统的识别率如表1所示。 图8显示了同一说话人,同一语料的MFCC与 表1两种方法的识别准确率比较 DUFF特征参数,通过对比分析,不难发现,由DUFF 待识别语音/标准MFCC(%)DUFF特征(%) 所提取的说话人特征,蕴含了更丰富的信息,更能有 效地表征说话人的特征。 典型的MFCC参数提取的核心技术,是利用三 90 角滤波器组,实现频谱的转化。DUFF特征参数则是 实验结果表明,DUFF参数提取方法所得到的特 组非线性的滤波器组,更能够符合人耳的听觉特征矢量提高了系统的识别率,说明基于DUFFⅠNG特 性。分别将标准的MFCC参数和DUFF参数作为特征参数提取方法可行且非常有效。 征矢量通过GMM识别系统,通过实验得到两科参数 (下转142页)

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