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线性预测分析在说话人特征提取中的应用研究 被引量：1

Research of Linear Prediction Analysis in Extracting Speaker Features
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摘要 论文基于矢量量化模型下的说话人识别系统,研究了几种说话人特征,即线性预测系数(LPC)及其导出的特征,包括线性预测倒谱系数(LPCC),反射系数(REFL),对数面积比系数(LAR),反正弦系数(ARCSIN)和线谱频率(LSF),以及共振峰。仿真实验中,对比了不同参数设置情况下这些特征的分类误差,总结出线性预测分析在应用于说话人特征提取时选择参数的规律。 With the speaker recognition system based the model of VQ,this paper surveyes the LPC and LPC-Derived feature sets including,LPCC,REFL,LAR,ARCSIN,LSF,and formants as well.In the experiment,comparing the performance of various feature sets under different parameter backgrounds,the method selecting parameters for LPA in speaker features has been obtained.
作者 屈微 刘贺平
机构地区 北京科技大学信息工程学院
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第13期14-16,共3页 Computer Engineering and Applications
基金 国家"十五"科技攻关课题(编号:2004BA616A1103)
关键词 语音信号处理 说话人识别 说话人特征提取 线性预测分析 语音特征 Linear Prediction Analysis LPA),Linear Prediction Coefficient(LPC),speaker features,classification error,simulation
分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
  • 相关文献

参考文献8

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同被引文献5

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引证文献1

二级引证文献2

计算机工程与应用
2005年 第13期

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