论文部分内容阅读
在说话人识别中，关尔倒谱系数MFCC（Mel—Frequency Cepstral Coefficients）是一种常用的特征，但是这种通用的特征在耳语音的说话人识别上并不太理想。MFCC的三角滤波器组在Mel尺度上是均匀分布的，但是耳语音不同于正常音的发声，通过改变这种均匀分布的格局来改善耳语音说话人识别率，将全频域分成不同频段，分别调整各频段内滤波器的疏密程度，再将各频段的滤波器组合成新的滤波器组。修正后的滤波器模型在文本无关的耳语音说话人识别中相比原模型识别效果有所提高。