噪声环境下的说话人识别研究

摘要

论文研究了噪声环境下的基于GMM模型和MFCC参数的说话人识别方法。白噪声环境下，说话人识别的正确率大大降低。论文研究了GMM模型在说话人识别中的应用，并采用MFCC参数作为语音的特征参数进行噪声环境下的识别研究。实验结果表明，在OdB到15dB的噪声环境下，使用GMM模型进行说话人识别时，采用MFCC参数比采用LPCC特征参数能够获得更高的识别率。在10dB的低信噪比环境下，使用MFCC参数的说话人识别，仍然可以获得75．6％的识别率，可以有效进行识别。