模糊C-均值(FCM)聚类法与矢量量化法相结合用于说话人识别

摘要

该文提出了一种将模糊C-均值聚类法与矢量量化法相结合进行说话人识别的方法.该算法将从语音信号中提取的12阶LPC(线性预测编码)倒谱系数作为待分类样本的12个指标,先用矢量量化法求出每个说话人表征特征参数的码书,作为模糊聚类算法的聚类中心,最后将待识别的特征矢量以得到的码书为聚类中心,进行聚类识别.该算法所使用的特征参数较少,计算比较简单,但识别率较矢量量化法高.