电路与系统学报
電路與繫統學報
전로여계통학보
JOURNAL OF CIRCUITS AND SYSTEMS
2002年
1期
116-119
,共4页
Mel频率主分量参数(MFPC)%主分量分析(PCA)%矢量量化(VQ)%Fisher比
Mel頻率主分量參數(MFPC)%主分量分析(PCA)%矢量量化(VQ)%Fisher比
Mel빈솔주분량삼수(MFPC)%주분량분석(PCA)%시량양화(VQ)%Fisher비
本文提出了一种基于主分量分析和Fisher准则的新的Mel频率域特征参数.它是在Mel域频谱的基础上做主分量分析,并且根据Fisher准则,按Fisher比的大小进行特征参量的选择而得到的.它充分的利用了各频带间的相关统计信息,能更紧致有效的区分说话人.这样得到的特征矢量,与传统的按相应特征值进行特征选择的方法相比,在相同维数时具有最大的类别区分度.最后我们实现了一个文本无关的说话人自动识别系统,它的后端采用矢量量化实现聚类分析.在语音库上的实验表明本文的特征矢量在说话人识别上比相同维数的传统特征矢量识别率更高,证实了它紧致、区分度好、冗余信息少的优良性能.
本文提齣瞭一種基于主分量分析和Fisher準則的新的Mel頻率域特徵參數.它是在Mel域頻譜的基礎上做主分量分析,併且根據Fisher準則,按Fisher比的大小進行特徵參量的選擇而得到的.它充分的利用瞭各頻帶間的相關統計信息,能更緊緻有效的區分說話人.這樣得到的特徵矢量,與傳統的按相應特徵值進行特徵選擇的方法相比,在相同維數時具有最大的類彆區分度.最後我們實現瞭一箇文本無關的說話人自動識彆繫統,它的後耑採用矢量量化實現聚類分析.在語音庫上的實驗錶明本文的特徵矢量在說話人識彆上比相同維數的傳統特徵矢量識彆率更高,證實瞭它緊緻、區分度好、冗餘信息少的優良性能.
본문제출료일충기우주분량분석화Fisher준칙적신적Mel빈솔역특정삼수.타시재Mel역빈보적기출상주주분량분석,병차근거Fisher준칙,안Fisher비적대소진행특정삼량적선택이득도적.타충분적이용료각빈대간적상관통계신식,능경긴치유효적구분설화인.저양득도적특정시량,여전통적안상응특정치진행특정선택적방법상비,재상동유수시구유최대적유별구분도.최후아문실현료일개문본무관적설화인자동식별계통,타적후단채용시량양화실현취류분석.재어음고상적실험표명본문적특정시량재설화인식별상비상동유수적전통특정시량식별솔경고,증실료타긴치、구분도호、용여신식소적우량성능.
