與文本無關(guān)的單訓(xùn)練樣本特征點提取研究
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現(xiàn)有的說話人識別是基于語音的線性預(yù)測編碼（LPCC）、Mel頻率倒譜系數(shù)（MFCC）、局部歸一化倒譜系數(shù)和小波包變換等特征，這些特征對環(huán)境噪聲都比較敏感。針對上述問題，本文提出了一種與文本無關(guān)的單訓(xùn)練樣本的特征提取方法。該方法提取的語音特征能夠充分反映說話人的基本發(fā)聲特性，可以很好的將不同的說話者區(qū)分開。本文列出了以上四種特征提取方法在但語音訓(xùn)練樣本上對于不同說話者的識別效果，也將其與本文的方法進行了比較。對英文與漢語語音數(shù)據(jù)庫的仿真實驗表明，該特征提取方法可以實現(xiàn)單訓(xùn)練樣本下的說話人識別中對于特征的提取，而且在單樣本識別中會有相對好的效果。
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