HHT變換在說話人識別中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、說話人識別在自動身份鑒別方面具有十分重要的現實意義.目前,識別系統(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)的線性的時間序列,而語音信號卻是非線性非平穩(wěn)的,要運用這些方法,首先要將語音信號看成是短時平穩(wěn)信號,這樣的話,就丟掉了許多蘊涵本質的重要信息.由于語音信號是非線性非平穩(wěn)的,本文在此基礎上提出了一種能夠有效反映信號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、話人個人特征的HF特征,作為說話人識別系統(tǒng)的一種新的特征.本文由基于HHT方法提取的HF特征建立了一個說話人確認系統(tǒng),所采用的全部語音信號數據均來自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別系統(tǒng)的開發(fā)、訓練和測試.Enroll階段:采用138說話人4個session每個session有10個語音樣本數據;Verify階段:采用138說話人10個session每個sessio

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