基于听觉特性的语音特征参数提取方法研究

摘要

特征提取是说话人识别系统中最关键的一个步骤.特征提取通俗的来说是提取代表说话人个性的语音特征.直接关乎识别系统的准确率.通常人们能从说话人声音的品质,频率的高低,音量的大小等信息中感知说话人的个性特点.文章采用Mel频率倒谱域参数,是因为Mel频率尺度更加贴近入耳的听觉特性.Mel频率倒谱域参数不仅具有低频段高谱分辨率的优势,而且对噪声鲁棒能力很强.文章以声道模型和听觉模型为例,对比了LPC参数和MFCC参数分布.得出了MFCC不受全极点模型限制,对环境的适应性更强,且可降低不同人说话引起的差异度的影响.其参数性能优于LPC参数.