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文檔簡介
1、特征提取是從語音信號中獲得有效地表征說話人個性特質(zhì)的參數(shù),它是說話人識別的關(guān)鍵,也是語音信號處理研究的重點,因而受到極大的關(guān)注。 目前,在說話人識別中,常用的特征參數(shù)有基音周期、共振峰、倒譜系數(shù)、LPC 系數(shù)及其派生參數(shù)、Mel頻率倒譜系數(shù)等,其中,基音周期、共振峰和倒譜系數(shù)的獲取均是基于傅立葉變換。分?jǐn)?shù)傅立葉變換是傳統(tǒng)傅立葉變換的推廣,作為新的時頻分析工具,已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于信息安全、模式識別、光學(xué)系統(tǒng)分析、量子理論等領(lǐng)域。在
2、本文中,我們將分?jǐn)?shù)傅立葉變換應(yīng)用于說話人的特征提取,獲得了一些初步結(jié)果。 首先,用前兩個整數(shù)階余弦變換的線性疊加構(gòu)造了一種分?jǐn)?shù)余弦變換,并基于特征值及特征向量計算的方法將其擴(kuò)展成K 周期形式,討論了其在數(shù)字水印中的應(yīng)用。其次,設(shè)計了一種折線消波的自相關(guān)函數(shù)的基音檢測方法,該方法的準(zhǔn)確性優(yōu)于中心消波的自相關(guān)函數(shù)法;另外,用線性預(yù)測的最大似然估計法進(jìn)行基音檢測,其準(zhǔn)確性和魯棒性也較以前的方法有所提高。再次,推導(dǎo)了周期信號的分?jǐn)?shù)自相關(guān)
3、函數(shù),為突出峰值特性,將其推廣為廣義分?jǐn)?shù)自相關(guān)函數(shù),并用于基音檢測。實驗表明,方法在準(zhǔn)確性和魯棒性方面均優(yōu)于自相關(guān)函數(shù)法。最后,在傳統(tǒng)倒譜的計算過程中,用分?jǐn)?shù)傅立葉變換取代傅立葉變換,進(jìn)行推廣的倒譜分析,得到分?jǐn)?shù)倒譜; 并實驗對比了清、濁音的分?jǐn)?shù)倒譜。類似地,將Mel 頻率倒譜系數(shù)推廣到分?jǐn)?shù)形式,測試了在不同變換階次下說話人的正確識別率。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在我們實驗范圍內(nèi),分?jǐn)?shù)Mel 頻率倒譜系數(shù)在這方面應(yīng)用的性能與Mel頻率倒譜系數(shù)相
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