基于多类型组合特征参数的声纹识别方法
- 专利权人:
- 重庆大学
- 发明人:
- 李勇明,谢文宾,王品,刘玉川,徐莎
- 申请号：
- CN201510268063.X
- 公开号：
- CN104835498A
- 申请日:
- 2015.05.25
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2015
- 代理人:
- 陈千
- 摘要：
- 本发明提供了一种基于多类型组合特征参数的声纹识别方法，包括以下步骤：语音信号的采集输入、语音信号预处理、语音信号组合特征参数提取：即提取MFCC、LPCC、ΔMFCC、ΔLPCC、能量、能量的一阶差分、GFCC特征参数共同组成多维特征向量、采用遗传算法对多维特征参数进行筛选、引入通用背景模型UBM训练得到说话人的声音模型、最后利用GMM-UBM模型对测试语音进行识别。与单一的语音信号特征参数进行声纹识别相比，采用组合特征参数并使用GMM-UBM模型的声纹识别系统，有效地提高了声纹识别的识别准确率和系统稳定性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
