基于壓縮感知的魯棒性說話人識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、說話人識別作為語音識別的一種,近年來,特別在生物識別技術(shù)領(lǐng)域中,說話人識別技術(shù)以其獨(dú)特的方便性、經(jīng)濟(jì)性和準(zhǔn)確性等優(yōu)勢受到世人矚目,在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出極大的優(yōu)越性。當(dāng)前在說話人識別中,常用的效果較好的特征參數(shù)有Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)等,在純凈語音的情況下已經(jīng)有了近乎完美的識別效果,但在噪聲環(huán)境下性能卻大幅度降低。本論文研究在噪音環(huán)境下的說話人識別方法,完成以下工作:
   1.使用Mel濾波器組將帶噪語音信號轉(zhuǎn)換成Mel頻

2、譜,對Mel頻譜做DHT(Discrete Haar Transform)變換,判斷Mel譜的可壓縮性;
   2.利用帶噪Mel譜中可靠數(shù)據(jù)重建不可靠數(shù)據(jù),通過解決凸優(yōu)化的非線性恢復(fù)算法重建Mel頻譜;
   3.從重建的Mel頻譜中提取MFCC參數(shù),與語音庫模型模板加以比較,并且根據(jù)一定的相似性準(zhǔn)則進(jìn)行判定,得出識別結(jié)果。
   本文將基于壓縮感知理論的丟失數(shù)據(jù)重建技術(shù)應(yīng)用于說話人識別系統(tǒng)的前端,有很好的魯棒

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