MMCC特征：融合Mellin变换与Mel频率分析的非特定人语音识别

"本文主要探讨了一种新型的非特定人语音识别特征——MMCC特征，该特征结合了Mellin变换和Mel频率分析的优势。Mellin变换具有尺度不变性，能够有效地降低不同说话人间声道差异对特征参数的影响。同时，通过引入Mel频率，模拟人耳对声音频率的感知特性，提高了特征的鲁棒性，使其更适合于非特定人的语音识别系统。实验结果显示，使用MMCC特征的识别系统在性能上超越了采用LPCC（线性预测 cepstral系数）、MFCC（Mel频率倒谱系数）和MMTLS（基于Mellin变换的线性预测）特征的系统。这一研究成果发表在2005年的《模式识别与人工智能》杂志第18卷第3期上，对于非特定人语音识别技术的发展具有重要意义。" 在语音识别领域，特征提取是关键步骤，因为它决定了识别系统的性能。Mellin变换是一种特殊的积分变换，其尺度不变性使得它在处理尺度变化的问题时表现出色。在语音信号中，说话人的声道长度变化会导致频率成分的改变，而Mellin变换可以减小这种变化对特征提取的影响，从而提高识别的准确性。 Mel频率分析则是借鉴了人类听觉系统对不同频率敏感性的特点。在Mel尺度上，频率间隔更贴近人耳对高频和低频声音感知的差异。因此，Mel频率倒谱系数(MFCC)被广泛用于语音识别，因为它能有效地捕获语音信号中对人耳听觉重要的信息。然而，MMCC特征在MFCC的基础上结合了Mellin变换，进一步增强了特征的稳定性和识别效果。 实验比较显示，MMCC特征在非特定人语音识别任务上的表现优于传统的LPCC特征，后者依赖于线性预测来提取特征；也优于MFCC特征，尽管MFCC在很多情况下已经表现良好；甚至优于MMTLS特征，这表明Mellin变换的引入对于提升识别率有着显著作用。 总结来说，这篇研究通过结合Mellin变换和Mel频率分析，提出了一种新的语音识别特征，提高了非特定人语音识别系统的性能，对于实际应用中的语音识别技术有着积极的推动作用。这一创新方法有望在未来的语音识别系统设计中得到广泛应用，并可能启发更多关于特征提取和声学模型优化的研究。