语音信号的动态时频倒谱特征  

Dynamic time-frequency cepstral feature of speech signal

作　　者：孙平[1] 顾明亮[1,2] 张彪[2] 高原[2] 张宁[1] 

机构地区：[1]徐州师范大学物理与电子工程学院,江苏徐州221116 [2]徐州师范大学语言科学学院,江苏徐州221116

出　　处：《徐州师范大学学报（自然科学版）》2011年第3期58-61,共4页Journal of Xuzhou Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61040053);江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CXZZ11-0903);徐州师范大学研究生科研创新计划资助项目(2010YLB027)

摘　　要：汉语方言辨识中常用的转移差分倒谱(SDC)特征往往存在较多的冗余信息.对此,提出动态时频倒谱(DT-FC)特征.首先对倒谱矩阵进行离散余弦变换(DCT),然后对变换后的矩阵元素进行重组.基于新特征,在高斯混合模型系统下对闽、粤、吴3种方言进行辨识.实验结果表明,DTFC特征的性能明显优于SDC特征,其平均辨识率可达98.89%,较SDC特征提高了3.1%.The shifted delta cepstrum（SDC） feature used widely for Chinese dialect identification contains much redundancy.In this paper,a dynamic time-frequency cepstral（DTFC） feature is proposed,which is obtained by performing a discrete cosine transform（DCT） on the cepstrum matrix and rearranging the transformed elements.Experiment results on the Chinese dialects（MIN,YUE,WU） identification with the system of GMM show that DTFC feature is more effective than SDC feature.The recognition rate of the system with DTFC features reaches 98.89%,more than that with SDC feature by 3.1%.

关 键 词：方言辨识 SDC特征 DTFC特征 高斯混合模型 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]