一種多特征融合的說話人辨認(rèn)算法

打開文本圖片集

摘要：針對在智能音箱中容易出現(xiàn)誤喚醒情況，即設(shè)備被環(huán)境音錯誤激活的問題，該文提出了一種多特征融合的說話人辨認(rèn)算法。該算法在特征提取部分通過將短時能量、線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）、梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）及其一階動態(tài)特征差分系數(shù)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合來提高說話人辨認(rèn)算法的識別率。使用自建語音庫進(jìn)行仿真測試，仿真實驗結(jié)果表明，與采用傳統(tǒng)特征提取的GMM說話人辨認(rèn)相比，采用改進(jìn)的特征提取方法能顯著提高說話人辨認(rèn)的識別正確率。（剩余6998字）