基于MFCC的说话人识别系统研究.pdfVIP

全国第：篇主徽烟黔掌术会议论文集 吲 5．2基于MFCC的说话人识别系统研究 张晶董金明冯文全 北京航空航天大擘电子信息工程学院新主楼F1104，北京100083 摘要{说话人识别(SpeakerRecognition)，叉称声纹识别(VoiceprintRecognition)，是由计算机 利用语音勃兴中所包含的反映特定说话人生理和行为特征的语音特征参敷采自动识别说话人身份的技术．Mel 频率倒谱系数《gelFrequencyCepstrum 结果采分析语音得倒谱，获取较高的识别率和较好的噪声鲁棒性．本文通过对MFCC特征参数的提取过程的介 绍，提出一种基于MFcc的说话人识另q算法． 关键词：说话人识别gFCC特征提取 一己l吉、 J1日 说话人识别强调说i卉人的个性，试图挖掘…包龠臼i语街信吁中的个性I硝索．说话人的识别的爆奉原理如幽I 所示．说话人识别主要包括语音特征提取和特征参蓝摸型矬靛执个重要的过程．语脊髓‘’中含订+I：富的信息，通 过特征提取提取ⅡI反应语音信号特征的关键特征参数，以降低为数便于后续处理．特钲提取是控个说i^人识别系 统的基础． 果 陶l说话人的识别的基本原理负I圈 说话人识别的特征提取 特征提取部分，是影响识别效果的一个非常需要的部分，无论祚建模过程中还足确：识j；H过程中，它摺f起着举 足轻重的作用．只有在提取出高效、充分的语音特征以后，才有可能矬立一个有效的模型或进行成功的识别． 在说话人识别中，我们不能将原始波形直接用于识别，必须通过一定的变换，摊取语音特征参数咪进行识别， ’ 而提取的特征必须满足t (1)特征参数应当反映语音的本质特性，对于说话人识别，特舐参数则麻尽可能捧除语音中的共性的信息，而 突出说话人的特殊信息． (2游征参数各个分量之问的偶合应尽可能的小，以起到压缩数据的作用． ’ 1．gel频率倒谱系数(MFCO) 入耳对不同频率的语音具有不同的感知能力，实验发现，在i000Hz以下，感知能力与频率成线性关系，而在 1000Hz以上．感知能力则与频率成对数关系．为了模拟入耳对不同频率语音的感知特性，人们提fIl了Met频率的 概念，其意义为：l 其转换公式为： 1271n(1+丘／700) Mel∽=2595109loO+丘／700)西者Mel(f)=l 152 5．通信、导航与测控技术 式中f为频率，单位是Hz 2．MFCc的提取过程 圈2 MF(’c的提取过程 提取及计算过程如下： t1)原始语啬信号《n)经过预加重、分帧、如窗等处理。得到每个语膏帧的时域傣号《n)． 得到线性频游x(k)，转换公式为： ^，一I x(k)=∑x(n)e叩枷7Ⅳ(o≤力，k≤N一1) n=0 宽． 中Md频率滤波器组为在语音的频率谱托围内设置的如干个带通滤波器以(七)，0≤m朋7，M为滤波器 的个数．每个滤波器具有三角形滤波特性，其中心频率为fIm)，当m值小时相邻f【m)之问的问隔电小，随着m的 增大相邻f【m)之问的间隔也增大．每个带通滤波器的传递函数为： 0 (七(f(m—I)) 2(k一厂@一1)) (八m—1)S七S八