弯折滤波器在说话人识别的鲁棒特征提取中的应用

针对噪声环境中说话人识别性能急剧下降的问题.提出了一种用于说话人识别的鲁棒特征提取的方法.采用弯折滤波器组(Warped filter banks,WFBS)来模拟人耳听觉特性,将立方根压缩算法、相对谱滤波技术(RASTA)、倒谱均值方差归一化算法(CMVN)引入到鲁棒特征的提取中.在高斯混合模型(GMM)下进行仿真,实验结果表明该方法提取的特征参数在鲁棒性和识别性能上均优于MFCC特征参数和CFCC特征参数.