[发明专利]一种基于经验模态分解与MFCC的声纹识别方法及装置在审
| 申请号： | 201910234983.8 | 申请日： | 2019-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN109887510A | 公开（公告）日： | 2019-06-14 |
| 发明（设计）人： | 罗庆;包亚萍;徐振宇 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G10L17/02 | 分类号： | G10L17/02;G10L25/24;G10L25/18;G10L25/21 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211816 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实例公开了一种基于经验模态分解与MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient，MFCC)的声纹识别方法及装置，涉及语音信号处理及计算机技术领域，该方法通过提取经验模态分解之后的语音信号的瞬时特征参数，与传统梅尔特征参数融合，构成改进特征参数用于声纹识别；该装置包括数据采集模块、高速数据传输模块、算法实现模块、数据存储模块及用户界面模块。本发明能够提高身份认证的效率及其准确性，改善系统的噪声鲁棒性，缩短响应时间的同时带来较好的用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 经验模态分解 声纹识别 特征参数 高速数据传输模块 计算机技术领域 数据采集模块 数据存储模块 算法实现模块 用户界面模块 语音信号处理 噪声鲁棒性 改善系统 身份认证 用户体验 语音信号 梅尔 融合 响应 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于经验模态分解与MFCC的声纹识别方法，其特征在于，先对采集的语音信号进行梅尔特征参数提取，取39维梅尔特征参数，然后对预处理过后的语音信号进行经验模态分解，经过筛选之后得到与声纹信息有关的固有模态函数分量，对固有模态函数分量经希尔伯特分析提取瞬时特征参数，降维处理后与39维梅尔特征参数融合构成新的特征参数，用于声纹识别系统。
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