%0 Journal Article %A 杜晓青 %A 于凤芹 %T 基于发声机理与人耳感知特性的说话人识别 %D 2013 %R 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.11.044 %J 计算机工程 %P 197-199,204 %V 39 %N 11 %X

Mel频率倒谱系数(MFCC)与线性预测倒谱系数(LPCC)融合算法只能反映语音静态特征,且LPCC对语音低频局部特征描述不足。为此,提出将希尔伯特黄变换(HHT)倒谱系数与相对光谱-感知线性预测倒谱系数(RASTA-PLPCC)融合,得到一种既反映发声机理又体现人耳感知特性的说话人识别算法。HHT倒谱系数体现发声机理,能反映语音动态特性,并更好地描述信号低频局部特征,可改进LPCC的不足。PLPCC体现人耳感知特性,识别性能强于MFCC,用3种融合算法对两者进行融合,将融合特征用于高斯混合模型进行说话人识别。仿真实验结果表明,该融合算法较已有的MFCC与LPCC融合算法识别率提高了8.0%。

%U http://www.ecice06.com/CN/10.3969/j.issn.1000-3428.2013.11.044