基于多特征有效组合的说话人识别

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1、基于多特征有效组合的说话人识别垫查董!圣王壁查组佥的说话人识别基于多特征有效组合的说话人识别谢迎春,于湘珍,刘建平.,张卫华(1.武警工程学院研究生队陕西西安710086;2.武警工程学院电子技术基础实验室陕西西安710086;3.武警工程学院通信工程系无线通信工程教研室陕西西安710086;4.武警工程学院通信工程系信息工程教研室陕西西安710086)摘要:通过分析"-3今说话人识别系统中常用的一些特征参数,以提高说话人识别的识别率为目的,在Matlab6.5软件环境下提出了将Mel频率倒谱(MFCC),线性预测倒谱(LPCC)及他们的一阶差分和基音周期等多种特征有效结合进行说话

2、人识别的方法采用短时自相关法提取基音周期,在识别过程中采用改进的动态规整算法,将模板的匹配过程与检验量的计算分离开,每帧给出一个说话人辨认结果,最后综合各帧的辨认结果,得出最佳匹配结果.经过多次实验证明,采用以上方法使用多特征有效结合比单个使用各种特征效果要好,能在一定程度上提高系统区分说话人的能力.关键词:说话人识别;动态规整;MFCC;LPCC;基音周期中图分类号:TN912文献标识码:B文章编号:1004—373X(2005)09—068—03SpeakerIdentificationBasedonEfficientlyCombiningManifoldFeaturesXIE

3、Yingchun,YUXiangzhen,LIUJianping.,ZHANGWeihua(1.GraduateStudentTeamtCollegeofArmedPoliceForcetXian,710086.China;2.ElectronTechniqueBasicLab,CollegeofArmedPoliceForcetxiant710086tChina;3.TeachingChamberofWirelessCommunicationEngineeringinCommunicationEngineeringDepartmenttCollegeofArmedPoliceFo

4、rce,Xiant710086,China4.TeachingChamberofComputerInformationProjectinCommunicationEngineeringDepartment,CollegeofArmedPoliceForce.Xian,710086.China)Abstract:Throughanalyzingsomefeaturesthatbeusedusuallyinspeakeridentificationsystemnowadays,inordertOimprovetherateofidentification,thispaperputsfo

5、rwardamethodthatcombiningefficientlymorefeaturessuchasMFCCandLPCCandtheironerankscoefficientsandkeynoteperiodandSOontodospeakerverificationunderMatlab6.5.Wepickupkeynoteperiodsbyself—correlationmethodanduseanewDynamicTimeWarping(DTW)methodtodoidentification.ThisnewDTWmethodisawaythatdividingte

6、mplatematchingandcalculationoftestmeasureandcalculatingidentificationresultsofallframesaftereveryframegettingoutaidentificationresult.Atlast,wecanmakeoutthebestmatchingresult.Throughseriesofexperiments,itprovesthatthemethodofusingmanifoldfeaturesisbetterthanthemethodofusingsinglefeatureandthea

7、bilityofspeakeridentificationcanbeimprovedbyusingthisway.Keywords:speakerverification;DTW;MFCC;LPCC;keynoteperiod1引言说话人识别是语音识别的一个分支,在公安侦察,声控系统,医疗诊断,电子金融业务等方面有着广泛的应用前景.他和语音识别的区别在于,他并不注意语音信号中的语义内容,而是希望从语音信号中提取出个人的信息特征.从这点上说,说话人识别是谋求挖掘出包含在