噪声环境下的鲁棒性说话人识别

摘要

在实际应用中,噪声或信道干扰导致说话人识别(SR)识别性能急剧下降.针对该问题,本文分析传统方法的优缺点并提出相应的系统解决方案:采用维纳滤波对语音信号进行前端处理;以MFCC声道特征结合基频(FO)韵律特征来提高识别系统的鲁棒性.实验结果表明:维纳滤波能有效地消除噪声影响;经维纳滤波处理后,使得FO-MFCC联合模型能更好的区分说话人.可以看出在噪声环境下系统的综合性能得到很大改善.