标题:基于二维ICA变换的语音特征提取
作者:邹欣;李万龙;刘琚;Peter;Jancovic
作者机构:[邹欣] 山东大学,信息科学与工程学院, 济南, 山东 250100, 中国.;[李万龙] 山东大学,信息科学与工程学院, 济南, 山东 250100, 中国.;[刘琚] 山东大学,信息科学与 更多
来源:山东大学学报. 工学版
出版年:2007
卷:37
期:4
页码:85-88
关键词:独立成份分析; 语音特征提取; 说话人识别
摘要:独立成分分析 (ICA)方法已经被广泛地应用于语音信号处理中. 讨论了ICA方法在语音信号特征提取中的应用.ICA被应用在对数Mel滤波器组变换域中来代替常用的离散余弦变换,后者被应用来得到Mel倒谱系数(M FCC)特征.我们将应用一种新的方法即二维ICA方法来发掘语音信号的时域跟频域的信息,从而提高语音特征的效率跟噪声鲁棒性.这些特征被用于基于高斯 混合模型的说话人识别应用中.仿真结果表明我们得到的时频二维特征优于传统的一维特征.
收录类别:CSCD
资源类型:期刊论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=SDGY200704017&DbName=CJFQ2007
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