说话人识别中改进特征提取算法的研究.pdf

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1、2014年5月计算机工程与设计Mav．2014第35卷第5期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGNVo1．35No．5说话人识别中改进特征提取算法的研究宋乐，白静+(太原理工大学信息工程学院，山西太原030024)摘要：为了提取到能够区分不同说话人个性特征的最优特征参数，采用在Mel频率倒谱系数(Mel—frequencycepstrumcoefficients，MFCC)基础上进行改进的复合参数，即增加归一化短时能量参数和一阶差分所构成的特征矢量作为特征。针对高维特征参数，提出了一种基于相关距离Fisher准则的特征选取方法

2、，利用该方法对提取出的参数进行加权降维。通过实验对比结果表明，该算法提高了识别率，具备可行性与优越性，是一种有效的特征提取算法。关键词：说话人识别；特征提取；归一化短时能量；梅尔倒谱复合参数；相关距离Fisher准则中图法分类号：TP309文献标识号：A文章编号：1000—7024(2014)05—1772—04StudyofimprovingfeatureextractionalgorithminspeakerrecognitionSONGLe，BAIJing+(CollegeofInformationEngineering，TaiyuanU

3、niversityofTechnology，Taiyuan030024，China)Abstract：Toextractspeaker’Spersonalitycharacteristicsthatdifferentspeakerscanbedistinguishedbetter．Firstly，adesignmethodofMelcepstrumcompositecoefficientsbasedontheMelFrequencycepstrumcoefficient(MFCC)isconstructed．Thenormalizedshort

4、-timeenergyparametersandfirst-orderdifferenceareusedtobetheimprovedfeatureparameters．Then，inviewofthehighdimensionalparameters。aalgorithmforfeatureselectionaboutFishercriterionwithcorrelationdistanceisintro—duced．TheweightedalgorithmdesignedtOlowerdimensionforMelcepstrumcomp

5、ositecoefficients．Finally，ansimulationexampleispresentedtoprovetherecognitionrateisimprovedaswellasthefeasibilityandsuperiorityoftheproposedmethod，indicatedthatthisstudyisaneffectivefeatureextractionalgorithm．Keywords：speakerrecognition；featureextraction；thenormalizedshort—t

6、ermenergy；Melcepstrumcompositecoefficients；Fishercriterionwithcorre】ationdistancecoefficients，MCCC)。另外，为了去除特征各维分量间存0引言在的相关性及大量冗余信息，大多数的学者基于Fisher准特征提取是说话人识别系统中的一个重要环节[1]。根则法嘲进行加权降维，还有一些研究致力于运用主分量分据人耳的听觉特性所提出的MFCC特征提取算法运用普析方法]、Fisher准则和特征聚类用于特征选择的方遍l2。]，但其存在高噪音下识别率低的缺点，因此许多学者

7、法[1o]及两者结合的方法进行降维，但并未提高识别率。本对MFCC算法进行改进，例如将MFCC与反美尔域下提取文提出一种新的相关距离的Fisher准则，根据每一维分量出的R-MFCC[相结合；利用时频的分数傅立叶变换(FR—对识别率的贡献分别对提取出的MCCC降维加权，并通过FT)替换传统的傅里叶变换(FT)等_5]，都取得了很好的实验验证系统的识别率和鲁棒性。识别效果。但是语音信号是典型的非平稳性信号，而时频1特征提取的基本算法分析的方法是分析非平稳性信号有力的工具，于是文献E6]在MFCC基础上加入一阶、二阶差分的时频特性参1．1MFCC的

8、提取过程数[6]。本文的改进算法是用归一化短时能量参数代替二阶MFCC是从Mel刻度频率域中提取出的特征参数，具差分，组成Mel倒谱复合参数(Melc