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为了得到更具区分性的特征参数,采用改进的MFCC提取方法,即低方差性的多窗谱估计MFCC,并在其基础上引入了短时TEO能量和ΔMFCC动态特征参量组合特征进行说话人识别。由于直接将两者进行组合会造成维度过高,计算复杂度增加,为此提出了相关距离Fisher比来对特征参数进行加权和维度筛选,最后送入GMM-UBM分类器模型进行识别。实验表明,改进的混合特征参数相较于单一的特征参量,具备更好的识别能力,使得识别率有一定程度的提高。  相似文献   
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