一种基于子带处理的PAC说话人识别方法研究
Speaker Recognition Using PAC Based on Sub-band Processing作者机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050
出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)
年 卷 期：2008年第25卷第3期
页 面：306-308,313页
摘 要：目前,说话人识别系统对于干净语音已经达到较高的性能,但在噪声环境中,系统的性能急剧下降。一种基于子带处理的以相位自相关(PAC)系数及其能量作为特征的说话人识别方法,即宽带语音信号经Mel滤波器组后变为多个子带信号,对各个子带数据经DCT变换后提取PAC系数作为特征参数,然后对每个子带分别建立HMM模型进行识别,最后在识别概率层中将HMM得出的结果相结合之后得到最终的识别结果。实验表明,该方法在不同信噪比噪声和无噪声情况下的识别性能都有很大提高。
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