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文檔簡介
1、說話人識(shí)別在自動(dòng)身份鑒別方面具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義.目前,識(shí)別系統(tǒng)中的特征提取所采用的一些方法如LPC倒譜法等,所有這些方法都是線性的,只適用于平穩(wěn)的線性的時(shí)間序列,而語音信號(hào)卻是非線性非平穩(wěn)的,要運(yùn)用這些方法,首先要將語音信號(hào)看成是短時(shí)平穩(wěn)信號(hào),這樣的話,就丟掉了許多蘊(yùn)涵本質(zhì)的重要信息.由于語音信號(hào)是非線性非平穩(wěn)的,本文在此基礎(chǔ)上提出了一種能夠有效反映信號(hào)非線性特征的處理方法HHT變換(Hilbert黃變換),并由此提出一種能夠反映說
2、話人個(gè)人特征的HF特征,作為說話人識(shí)別系統(tǒng)的一種新的特征.本文由基于HHT方法提取的HF特征建立了一個(gè)說話人確認(rèn)系統(tǒng),所采用的全部語音信號(hào)數(shù)據(jù)均來自YOHO speaker verification語音庫.該語音庫支持使用有限詞匯的非文本輸入的說話人識(shí)別系統(tǒng)的開發(fā)、訓(xùn)練和測試.Enroll階段:采用138說話人4個(gè)session每個(gè)session有10個(gè)語音樣本數(shù)據(jù);Verify階段:采用138說話人10個(gè)session每個(gè)sessio
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