基于MFCC和LPCC的说话人识别

被引：135

作者：

余建潮

张瑞林

机构：

[1] 浙江理工大学

来源：

计算机工程与设计 | 2009年 / 30卷 / 05期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

LPCC; MFCC; 特征提取; 说话人识别; 神经网络; K均值算法;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2009.05.010

中图分类号：

TN912.34 [语音识别与设备];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

MFCC参数和LPCC参数是说话人识别中两种最常用的特征参数,研究了MFCC和LPCC参数提取的算法原理及差分倒谱参数的提取方法,采用MFCC、LPCC及其一阶、二阶差分作为特征参数,通过k均值算法与三层BP神经网络来进行说话人识别。实验结果表明,该方法可以有效提高识别率,同时也验证MFCC参数的鲁棒性优于LPCC参数。

引用

页码：1189 / 1191

页数：3

共 8 条

[1]

语音信号处理.[M].韩纪庆等编著;.清华大学出版社.2004,

[2]

现代语音技术基础与应用.[M].蔡莲红等编著;.清华大学出版社.2003,

[3]

MATLAB扩展编程.[M].何强;何英编著;.清华大学出版社.2002,

[4]

噪声环境下MFCC特征提取 [J].