基于二维ICA变换的语音特征提取

作者：邹欣; 李万龙; 刘琚; Peter Jancovic

来源：山东大学学报(工学版), 2007, 37(4): 85-88.

DOI：10.3969/j.issn.1672-3961.2007.04.018

• 独立成份分析
• 语音特征提取
• 说话人识别

独立成分分析 (ICA)方法已经被广泛地应用于语音信号处理中. 讨论了ICA方法在语音信号特征提取中的应用.ICA被应用在对数Mel滤波器组变换域中来代替常用的离散余弦变换,后者被应用来得到Mel倒谱系数(MFCC)特征.我们将应用一种新的方法即二维ICA方法来发掘语音信号的时域跟频域的信息,从而提高语音特征的效率跟噪声鲁棒性.这些特征被用于基于高斯混合模型的说话人识别应用中.仿真结果表明我们得到的时频二维特征优于传统的一维特征.

• 单位
  山东大学