基于MFCC和LPCC的说话人识别

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1、余建潮，张瑞林：基于MFCC计和算L机PC工C的程说与话设人计识别ComputerEngineeringandDesign2009,30(5)1189人工智能基于MFCC和LPCC的说话人识别余建潮，张瑞林(浙江理工大学，浙江杭州310018)摘要：MFCC参数和LPCC参数是说话人识别中两种最常用的特征参数，研究了MFCC和LPCC参数提取的算法原理及差分倒谱参数的提取方法，采用MFCC、LPCC及其一阶、二阶差分作为特征参数，通过k均值算法与三层BP神经网络来进行说话人识别。实验结果表明，该方法可以有效提高识别率，同时

2、也验证MFCC参数的鲁棒性优于LPCC参数。关键词：LPCC;MFCC;特征提取;说话人识别;神经网络;K均值算法中图法分类号：TP391.42文献标识码：A文章编号：1000-7024(2009)05-1189-03SpeakerrecognitionmethodusingMFCCandLPCCfeaturesYUJian-chao,ZHANGRui-lin(ZhejiangScienceTechnologyUniversity,Hangzhou310018,China)Abstract：MFCCandLPCCareth

3、etwomostimportantfeatureparametersinspeakerrecognition.OnthealgorithmprincipleofMFCCandLPCCparameterextractionandtheextractionmethodofcoefficientcepstralparameterareresearched.TheSpeakerrecognitionisrealizedbyK-meansalgorithmandthree-layerneutralnetwork,adoptingMF

4、CC,LPCCandacceleratedcoefficientasfeatureparameter.Theresultshownthatthismethodcanefficientlyacceleratetherecognitioncapacityofthesystem,meanwhile,itprovesthattherobustnessofMFCCparameterispriortothatofLPCCparameter.Keywords：linearpredictioncepstrumcoefficient;mel

5、frequencycepstralcoefficients;featureextraction;speakerrecognition;neutralnetwork;K-means10引言=(1)1说话人识别是指通过对说话人语音信号的分析处理，提=1<设其冲激响应为，此处要计算的就是其倒谱。根取相应的特征或建立相应的模型，用来确认说话人的身份。据倒谱的定义，有目前，在说话人识别中最常用的特征参数是基于声道的LPCC<<(linearpredictioncepstrumcoefficient)和基于听觉特性的MFCClg==(

6、2)=1(melfrequencycepstralcoefficients)参数[1]。说话人识别的方法将式(1)代入式(2)，并将其两边关于z求导，即有可以分为3类：模版匹配法、概率模型法、人工神经网络法。+1在说话人识别中，最终要做出的分类数目往往不大，而神经网<=1=+1(3)络已被证实了对类别数目小但分类困难的模式识别问题有很=11[2]好的效果，实验将提取LPCC参数和MFCC参数并通过三层=1因而有BP神经网络建立说话人识别系统来验证两种参数的鲁棒性<和优劣性。(1)+1=+1(4)=1=1=1[3]令其左右两

7、边的常数项和1各次幂的系数分别相等，即1特征参数的提取<<得到和之间的递推关系，从而由求出在提取特征参数之前，所采集的信号必须经过预处理，一<0=00般包括预加重、加窗、分帧，为减少计算量提高计算精度，在预<1=1处理后进行端点检测即利用短时平均能量和过零率的双门限<1<判决法得到有效语音段的起始端点和结束端点的帧数。=+1/1(5)=11.1LPCC参数的提取｛<<通过线性预测(LPC)分析得到的声道模型的系统函数[4]为=1/>=1收稿日期：2008-03-21E-mail：yujianchao2005@126.com

8、基金项目：浙江省自然科学基金项目(Y106148)。作者简介：余建潮(1982－)，男，浙江温州人，硕士研究生，研究方向为语音识别、说话人识别；张瑞林(1961－)，男，浙江嵊州人，博士，教授。11902009,30(5)计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign<<按式(