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融合LPC和MFCC的说话人识别技术研究

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语音个性特征提取是说话人识别技术中最重要的一环.本文针对传统特征参数LPCC和MFCC的优缺点,将基于声道模型的线性预测系数LPC和基于听觉机理的美尔倒谱系数MFCC融合,得到新的特征参数LPMFCC.特征参数LPMFCC既能反映出说话人的声道特性,又同时具有了与MFCC一样的鲁棒性和利用人耳听觉原理的特点.为避免时间规整问题,本文采用了矢量量化法的说话人识别系统.通过MATLAB仿真,结果表明,提出的特征参数LPMFCC较单独使用MFCC或将LPCC系数和MFCC系数加权组合在识别率上有显著的提升.

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来源
《第十二届全国人机语言通讯学术会议（NCMMSC`2013）》|2013年|1-4|共4页
会议地点贵阳
作者
Yanhu Mao; 毛燕湖; Yicheng Zeng; 曾以成; Yuying Chen; 陈雨莺;
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作者单位

中国声学学会;

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音识别与设备;
关键词
说话人识别技术; 语音特征; 线性预测系数; 梅尔频率倒谱系数;

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