计算机与数字工程
計算機與數字工程
계산궤여수자공정
COMPUTER & DIGITAL ENGINEERING
2014年
2期
243-247,307
,共6页
线性预测系数%梅尔倒谱系数%Delta特征%高斯混合模型
線性預測繫數%梅爾倒譜繫數%Delta特徵%高斯混閤模型
선성예측계수%매이도보계수%Delta특정%고사혼합모형
linear prediction coefficients%mel-frequency cepstral coefficients%delta feacher%gaussian mixture model
由于传统的说话人识别中,常用的特征参数有线性预测系数(LPC)、Mel频率倒谱系数(MFCC),采用单一特征参数并不能很好地反映说话人特性.针对这种情况,提出了引入Delta特征和特征组合的方法.实验结果表明,引入Delta特征和特征组合对识别效果有明显提高,实验中选用GMM作为说话人识别模型.
由于傳統的說話人識彆中,常用的特徵參數有線性預測繫數(LPC)、Mel頻率倒譜繫數(MFCC),採用單一特徵參數併不能很好地反映說話人特性.針對這種情況,提齣瞭引入Delta特徵和特徵組閤的方法.實驗結果錶明,引入Delta特徵和特徵組閤對識彆效果有明顯提高,實驗中選用GMM作為說話人識彆模型.
유우전통적설화인식별중,상용적특정삼수유선성예측계수(LPC)、Mel빈솔도보계수(MFCC),채용단일특정삼수병불능흔호지반영설화인특성.침대저충정황,제출료인입Delta특정화특정조합적방법.실험결과표명,인입Delta특정화특정조합대식별효과유명현제고,실험중선용GMM작위설화인식별모형.
