【摘 要】
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针对说话人识别系统中存在的有效语音特征提取以及噪声影响的问题,提出了一种新的语音特征提取方法——基于S变换的美尔倒谱系数（SMFCC）.该方法是在传统美尔倒谱系数（MFCC）的基础
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学智能信息处理重点实验室
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针对说话人识别系统中存在的有效语音特征提取以及噪声影响的问题,提出了一种新的语音特征提取方法——基于S变换的美尔倒谱系数（SMFCC）.该方法是在传统美尔倒谱系数（MFCC）的基础上利用S变换的二维时频多分辨率特性,以及奇异值分解（SVD）方法的二维时频矩阵有效去噪性,并结合相关统计分析方法最终获得语音特征.采用TIMIT语音数据库,将所提的特征和现有特征进行对比实验.SMFCC特征的等错误率（EER）和最小检测代价（Min DCF）均小于线性预测倒谱系数（LPCC）、MFCC及其结合方法 LMFCC,比
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