探寻基于自相关的声带线索用于说话人识别
人机交互
2011-05-24 v1
摘要
本文研究了一种从语音信号的线性预测残差中提取基于声源特征的技术，用于自动说话人识别。通过对残差信号计算特定延迟的自相关来导出这些特征。与表示声道信息的传统特征（如MFCC、PLPCC）相比，这些特征代表了互补的声带信息。我们在融合这两类信息源以表征说话人特征方面的实验取得了更高的说话人识别准确率。我们采用了基于高斯混合模型（GMM）的说话人建模方法，并在两个公开数据库上展示了结果，以验证我们的主张。
引用
@article{arxiv.1105.2095,
title = {In Search of Autocorrelation Based Vocal Cord Cues for Speaker Identification},
author = {Md. Sahidullah and Goutam Saha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1105.2095},
year = {2011}
}
备注
Proceedings of 2nd International Conference on RF & Signal Processing Systems - RSPS 2010