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1、本文對(duì)與文本無(wú)關(guān)的說(shuō)話人識(shí)別進(jìn)行研究,研究?jī)?nèi)容主要有以下幾個(gè)方面:
在預(yù)處理階段,采用語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)能量與短時(shí)過(guò)零率想結(jié)合的方法對(duì)其進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè),提高了端點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確率.
在特征提取階段,首先用主成分分析的方法對(duì)梅爾倒譜系數(shù)(MFCC)進(jìn)行改進(jìn),然后再與反映說(shuō)話人聲道特征的基音周期相結(jié)合構(gòu)成新的語(yǔ)音特征參數(shù).此外,對(duì)新的特征參數(shù)進(jìn)行了性能分析,分析結(jié)果表明了新的特征參數(shù)表征說(shuō)話人的能力比MFCC稍強(qiáng).
在識(shí)
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