【摘 要】
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针对说话人自动识别系统的性能与稳定性在高噪声环境下会严重下降,人耳却能捕捉高噪声环境中的目标语音的问题。提出使用能模拟耳蜗听觉特性的GFCC(Gammatone Frequency Ceps
【机 构】
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中国刑事警察学院声像资料检验技术系
【基金项目】
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2016国家社会科学基金重点项目(16AYY015);辽宁省重点研发计划项目(2017231006,2017231004);公安部公安理论及软科学项目(2017LLYJXJXY040)
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针对说话人自动识别系统的性能与稳定性在高噪声环境下会严重下降,人耳却能捕捉高噪声环境中的目标语音的问题。提出使用能模拟耳蜗听觉特性的GFCC(Gammatone Frequency Cepstral Coefficient)特征与主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的方法,以提高识别系统的鲁棒性。在不同程度信噪比的真实语音案件噪声条件下,对国际上最认可的基于似然比证据评估体系的法庭自动说话人识别系统的准确性和稳定性进行测试。实验结果显示:GFCC特征在多个程
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