基于模糊隶属值加权的MFCC特征提取算法

CORC > 深圳大学

	基于模糊隶属值加权的MFCC特征提取算法
	李桂春 ; 郑能恒 ; 李霞
	2012-04-27 ; 2012-04-27
会议名称	中国北京第七届和谐人机环境联合学术会议（HHME2011)、第20届全国多媒体学术会议（NCMT2011）、第7届全国人机交互学术会议（CHCI2011）、第7届全国普适计算学术会议（PCC2011）
关键词	说话人识别矢量量化 Mel倒谱系数模糊隶属值
中文摘要	在矢量量化说话人识别研究中,特征参数的提取和码本的设计对识别结果有着至关重要的作用。本文分析Mel倒谱系数(MFCC)各阶参数对说话人识别的贡献差异,提出基于模糊隶属值的MFCC加权算法,对参数进行倒谱提升以突出MFCC特征矢量中的说话人个性特征。实验结果表明,经加权后MFCC特征可降低说话人识别错误率。
会议录	http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=JDMT201109002009&dbname=CPFD2011
语种	中文
内容类型	会议论文
源URL	[http://ir.calis.edu.cn/hdl/244041/2220]
专题	深圳大学
推荐引用方式 GB/T 7714	李桂春,郑能恒,李霞. 基于模糊隶属值加权的MFCC特征提取算法[C]. 见:中国北京第七届和谐人机环境联合学术会议（HHME2011)、第20届全国多媒体学术会议（NCMT2011）、第7届全国人机交互学术会议（CHCI2011）、第7届全国普适计算学术会议（PCC2011）.