融合LPC和MFCC特征的前馈神经网络短语音识别  

作　　者：赵志宇 贺学剑 

机构地区：[1]河南林业职业学院信艺系,河南洛阳471002

出　　处：《长江信息通信》2023年第11期171-174,共4页Changjiang Information & Communications

摘　　要：文章针对短语音条件下声纹识别的鲁棒性问题,结合前馈神经网络对短语音特征表示进行了研究,采用LPC和MFCC特征融合对短语音进行识别。实验显示,通过前馈神经网络的训练,分类器在对通过录音设备获取的短语音说话人识别能达到较高的准确率,同时采用融合的LPC和MFCC在前馈神经网络中可以对短语音说话人识别达到87%的准确率。

关 键 词：短语音识别 前馈神经网络 特征融合 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]