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应用小波包变换提取说话人识别的特征参数

Feature Extraction Using Wavelet Packet Transform in Speaker Recognition

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【Author】 Liu Yaqin1 Qiu Xuehong21(Department of Computer,Luoyang Normal University,Luoyang,Henan 471022)2(School of Computer Engineering,Xidian University,Xi’an 710071)

【机构】洛阳师范学院计算机科学系；西安电子科技大学计算机学院河南洛阳471022；西安710071；

【摘要】论文研究了小波包变换,分析了MFCC参数的提取,比较了MEL滤波器组频带划分和小波包分解的频带划分,提取出了基于小波包变换的特征参数(DBWPTC),实验结果表明通过小波包变换提取的语音特征参数DBWPTC优于通过傅立叶变换提取的特征参数MFCC。更多还原

【Abstract】 This paper studies wavelet packet transform and analyzes the extraction of MFCC parameters.Comparing partition of frequency-band between MEL filter group and wavelet packet decomposition,we extract a new parameter,DBWPTC,based on wavelet packet transform.The experiment results indicate that the DBWPTC parameter is outperform MFCC.更多还原

【关键词】说话人识别；小波包变换； MFCC；矢量量化；
【Key words】 speaker recognition； wavelet transform； MFCC； vector quantization；

【文献出处】计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2006年09期

【分类号】TN912.34
【被引频次】30
【下载频次】418

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