基于听皮层神经元感受野的强噪声环境下说话人识别

牛晓可; 黄伊鑫; 徐华兴; 蒋震阳

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基于听皮层神经元感受野的强噪声环境下说话人识别

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针对说话人识别易受环境噪声影响的问题,借鉴生物听皮层神经元频谱?时间感受野(STRF)的时空滤波机制,提出一种新的声纹特征提取方法.在该方法中,对基于STRF获得的听觉尺度?速率图进行了二次特征提取,并与传统梅尔倒谱系数(MFCC)进行组合,获得了对环境噪声具有强容忍的声纹特征.采用支持向量机(SVM)作为分类器,对不同信噪比(SNR)语音数据进行测试的结果表明,基于STRF的特征对噪声的鲁棒性普遍高于MFCC系数,但识别正确率较低;组合特征提升了语音识别的正确率,同时对环境噪声具有良好的鲁棒性.该结果说明所提方法在强噪声环境下说话人识别上是有效的.

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来源
《计算机应用》 |2020年第10期|3034-3040|共7页
作者
牛晓可; 黄伊鑫; 徐华兴; 蒋震阳;
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作者单位

郑州大学电气工程学院郑州450001;

河南省脑科学与脑机接口技术重点实验室(郑州大学) 郑州450001;

郑州大学电气工程学院郑州450001;

郑州大学电气工程学院郑州450001;

河南省脑科学与脑机接口技术重点实验室(郑州大学) 郑州450001;

郑州大学电气工程学院郑州450001;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
听皮层; 频谱−时间感受野; 梅尔倒谱系数; 含噪说话人识别; 支持向量机;

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