一种具有鲁棒性能的说话人确认系统研究
Information Technology（2017）
Abstract
与文本无关的说话人确认系统在纯净语音环境下具有较高的识别率,而在嘈杂的噪声环境下识别率会发生显著降低的现象.针对此问题,文中对系统的两个方面进行了改进:在前端处理方面使用了由多窗谱估计的谱减法和子空间法组成的二级去噪系统,在特征提取方面对梅尔倒谱系数(MFCC)特征参数添加了基音周期的一维特征信息并且对融合后的特征参数进行规整处理.实验结果表明,文中构建的说话人确认系统在噪声环境下的识别率有了很大的提升.
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