基于加权混合特征的话者识别算法

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1、基于加权混合特征的话者识别算法徐志江赵梦娜卢为党浙江工业大学信息工程学院摘要：用多窗谱估计和伽马通滤波改进经典的梅尔倒谱特征(MFCC)的识别性能，并与delta特征相结合，提出了一种基于加权参数设置策略的混合特征话者识别算法•该算法解决了梅尔倒谱系数方差过大、听觉特征不明显及话者识别算法特征单一的问题•仿真结果表明：与MFCC和线性预测的提取方法相比，该算法鲁棒性能更优，对不同噪声环境的适应性更好.关键词：多窗谱估计;伽马通滤波器组;加权函数;加权混合特征;作者简介：徐志江(1973—),男，浙江绍兴人，副教授，研究方向为信道编译

2、码、网络测量与建模、计算机网络及应用等，E-mail:zyfxzj@zjut.edu.cn.收稿日期：2016-12-14基金：国家自然科学基金资助项目(61471322,61402416)SpeakerrecognitionalgorithmbasedonweightedmixturefeaturesXUZhijiangZHAOMengnaLUWeidangCollegeofInformstionEngineering，ZhejiangUniversityofTechnology;Abstract：Multi-windowspec

3、trumestimationandgamma-passfilteringarcusedtoimprovetherecognitionperformanceofclassicalMel-cepstralfeature(MFCC).Combinedwiththedeltafeature,amixedfeaturespeakerrecognitionalgorithmbasedonweightedparametersettingstrategyisproposed.ThealgorithmsolvestheproblemthattheMe

4、l-cepstralcoefficientvarianceistoolarge,theauditoryfeaturesarenotobvious,andthefeatherofspeakerrccognitionalgorithmissimple.TheSimulationresultsshowthattheproposedalgorithmhasbetterrobustperformanceandbetteradaptabilitytodifferentnoiseenvironmentsthanMFCCand1inearpredi

5、ctiveextractionmethods.Keyword：multi-windowspectrumestimation;geunma-passfilterbank;weightedparameter;weightedmixedcharactcristicparameters;Received：2016-12-14说话人特征提取算法从话者语音中提取能够表征话者个性特征的参数，是话者识别算法中的核心技术之一.目前，在话者识别算法中应用最为广泛的特征参数有梅尔倒谱系数(MelfrequencycepstralcoefficientMF

6、CC),线性预测倒谱系数(LinearpredictioncepstrumcoefficientLPCC),基咅周期等[1]・梅尔倒谱系数是基于人耳听觉特征的特征参数，具有较好的区分度，是当丽者识别的主流参数図•实验表明人耳具有特别优界的语音识别性能和抗噪性能.研究结果表明：相对于Mel滤波器组，伽马通滤波器组可以更好地模拟人耳耳蜗听觉模型•因此，笔者采用伽马通滤波器组优化Mel倒谱提取算法•进一步针对MFCC频谱具有高方差，且有时延性的缺点R1，摒弃传统谱估计，利用多窗谱估计来提取基于伽马通滤波器组和多窗谱估计的改进MFCC.改进

7、的梅尔倒谱参数具有实时性，且其谱估计值具有低方差性，相对于利用特征弯折、RASTA滤波等算法提取的MFCC,具有更好的鲁棒性•同时，新型MFCC特征也具有缺点，其只反映语音静态特性，缺失动态信息皿，因此笔者提取该特征的二次特征即Delta特征加入特征向量.在对经典梅尔倒谱系数进行深入研究后，发现该特征参数的各个分量对语音的表征能力不同•进一步针对改进的基于伽马通滤波器组和多窗谱估计的MFCC的参数特性，分析特征的各维系数对语音表征的贡献度，提出一种基于加权函数的改进Mel倒谱混合特征参数.1文献算法概要1.1经典MFCC提取人耳听到

8、的声音高低与声音木身的频率并不是线性成正比关系固•一般使用Mel刻度来描述不同频率的声咅对听觉系统的作用.梅尔频率与声咅频率的公式回为MFCC的提取流程图如图1所不.图1MFCC提取过程Fig.1MFCCextractionproce