本文關(guān)鍵詞：一種小波包變換的聲紋參數(shù)提取方法研究

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【摘要】：在聲紋識(shí)別系統(tǒng)中,對(duì)聲紋參數(shù)的提取很重要。傳統(tǒng)的MFCC參數(shù)忽略了語(yǔ)音信號(hào)的動(dòng)態(tài)特性,因此提出了一種基于小波包變換的聲紋參數(shù)提取方法。為了更突出說(shuō)話人的聲紋特征,克服說(shuō)話內(nèi)容不同對(duì)提取聲紋參數(shù)的影響,在分幀階段采用幀長(zhǎng)為2560點(diǎn),增長(zhǎng)有效語(yǔ)音段。再結(jié)合基于矢量量化(VQ)系統(tǒng)進(jìn)行說(shuō)話人識(shí)別實(shí)驗(yàn),并通過(guò)比較常用的db3、db4、db6、coif3小波函數(shù)選取最優(yōu)基。實(shí)驗(yàn)證明,相對(duì)于常用的256點(diǎn)幀長(zhǎng),幀長(zhǎng)為2560點(diǎn)的識(shí)別率較高且提高了運(yùn)算速率。coif3小波函數(shù)為聲紋參數(shù)提取的最優(yōu)基。新的WPT參數(shù)的識(shí)別率優(yōu)于傳統(tǒng)的MFCC參數(shù)。
【作者單位】： 沈陽(yáng)理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;淄博民通熱力有限公司;
【分類號(hào)】：TN912.3
【正文快照】： 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信的迅猛發(fā)展,人們的生活方式也發(fā)生了巨大變化。身份鑒別作為信息安全的重要組成部分已成為全球最熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一,在日常生活的每個(gè)領(lǐng)域都起著至關(guān)重要的作用[1]。傳統(tǒng)的密碼識(shí)別在實(shí)際應(yīng)用中具有很多缺陷,而且隨著手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備的普及,密碼丟失

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1211676