資料介紹
針對(duì)說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)中存在的有效語(yǔ)音特征提取以及噪聲影V向的問(wèn)題,提出了一種新的語(yǔ)音特征提取方法——基于S變換的美爾倒譜系數(shù)( SMFCC)。該方法是在傳統(tǒng)美爾倒譜系數(shù)(MFCC)的基礎(chǔ)上利用S變換的二維時(shí)頻多分辨率特性,以及奇異值分解(SVD)方法的二維時(shí)頻矩陣有效去噪性,并結(jié)合相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析方法最終獲得語(yǔ)音特征。采用TIMIT語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù),將所提的特征和現(xiàn)有特征進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。SMFCC特征的等錯(cuò)誤率(EER)和最小檢測(cè)代價(jià)( MinDCF)均小于線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(LPCC)、MFCC及其結(jié)合方法LMFCC,比MFCC的EER和MinDCF08分別下降了3.6%與17. 9%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法能夠有效去除語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲,提升局部分辨率。
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