[发明专利]基于融合特征MGFCC的说话人二次特征提取方法在审
| 申请号： | 201710322792.8 | 申请日： | 2017-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN107274887A | 公开（公告）日： | 2017-10-20 |
| 发明（设计）人： | 张毅;王可佳;颜博;乐聪聪 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02;G10L15/20;G10L17/02;G10L19/02;G10L19/26;G10L25/24;G10L25/45;G06K9/00 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司50102 | 代理人： | 刘小红,李金蓉 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于融合特征MGFCC的说话人二次特征提取方法，该方法包括步骤S1利用Mel滤波器对说话人语音进行处理得到MFCC特征；S2同时利用Gammatone滤波器对说话人语音进行处理得到GFCC特征；S3对两种特征在噪声环境下的各维特征区分度进行计算；S4统计两种特征的每一维特征处于最大FR值的次数；S5根据两种特征在噪声背景下的最大次数的不同进行特征融合；S6对融合特征进行微分和重组得到二次提取特征。本发明可以提取更能全面表达说话人的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 融合 特征 mgfcc 说话 二次 提取 方法 | ||
【主权项】：
基于融合特征MGFCC的说话人二次特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用Mel滤波器对说话人语音信号进行处理得到MFCC特征；S2：同时利用Gammatone滤波器对说话人语音信号进行处理得到GFCC特征；S3：分别计算MFCC特征和GFCC特征在噪声环境下的各维特征区分度FR；S4：分别统计MFCC特征和GFCC特征的每一维特征处于最大特征区分度的次数；S5：根据步骤S4统计的两种特征在噪声背景下的最大特征区分度次数进行特征融合；S6：对步骤S5获得的融合特征进行微分和特征重组得到二次提取特征。
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