基于壓縮感知的魯棒性說話人識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、說話人識別作為語音識別的一種，近年來，特別在生物識別技術領域中，說話人識別技術以其獨特的方便性、經(jīng)濟性和準確性等優(yōu)勢受到世人矚目，在實際應用中展現(xiàn)出極大的優(yōu)越性。當前在說話人識別中，常用的效果較好的特征參數(shù)有Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)等，在純凈語音的情況下已經(jīng)有了近乎完美的識別效果，但在噪聲環(huán)境下性能卻大幅度降低。本論文研究在噪音環(huán)境下的說話人識別方法，完成以下工作：
　　 1．使用Mel濾波器組將帶噪語音信號轉換成Mel頻

2、譜，對Mel頻譜做DHT(Discrete Haar Transform)變換，判斷Mel譜的可壓縮性；
　　 2．利用帶噪Mel譜中可靠數(shù)據(jù)重建不可靠數(shù)據(jù)，通過解決凸優(yōu)化的非線性恢復算法重建Mel頻譜；
　　 3．從重建的Mel頻譜中提取MFCC參數(shù)，與語音庫模型模板加以比較，并且根據(jù)一定的相似性準則進行判定，得出識別結果。
　　 本文將基于壓縮感知理論的丟失數(shù)據(jù)重建技術應用于說話人識別系統(tǒng)的前端，有很好的魯棒

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