噪声环境下稳健的说话人识别特征研究

摘要

针对噪声环境下说话人识别率较低的问题,提出一种基于正规化线性预测功率谱的说话人识别特征。首先对语音信号线性预测分析和正规化处理求出语音频谱包络,然后通过伽马通滤波器组得到对数子带能量,最后对特征参数进行离散余弦变换,得到了一种说话人识别特征正规化线性预测伽马通滤波器倒谱系数(Regularized Linear Prediction Gammatone Filter Cepstral Coefficient,RLP-GFCC)。仿真结果表明,在噪声环境说话人辨认试验中,相比传统特征美尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)和伽马通滤波器倒谱系数(Gammatone Filter Cepstral Coefficient,GFCC)的系统识别率得到了明显提高,对噪声环境的鲁棒性得到了增强。