提高MFCC鲁棒性的方法

在噪声环境中,基于笔记本电脑录音的情况下,采用特征参数加窗的方法,以提高系统的噪声鲁棒性。在Matlab环境下,建立了基于高斯混合模型(GMM)的说话人辨认系统,并进行实验。通过对多种窗口的正识率比较,发现对美尔倒谱(MFCC)高阶参数的加窗提升,可以改善系统的鲁棒性。实验结果表明,采用加窗后的系统识别率得到了明显改善。