改进的MFCC说话人识别：端点检测与高斯滤波器组的应用

"基于端点检测和高斯滤波器组的MFCC说话人识别1" 在文本无关的说话人识别领域，传统的梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）特征提取方法存在一定的局限性。针对这些问题，该研究提出了一种改进的MFCC特征提取策略，旨在提高识别系统的准确性和效率。 首先，研究中加入了端点检测（Endpoint Detection）技术，这一方法的主要目的是有效地去除语音信号中的非语音部分，例如静音段和噪声。端点检测能够帮助系统精确地识别出语音的起始和结束时刻，从而避免无效或无用信息对特征提取的影响，减少后续处理的负担，提高特征的纯净度。 其次，研究将传统的三角滤波器组替换为高斯滤波器组（Gaussian Shaped Filters, GSF）。三角滤波器组在梅尔频率尺度上的转换过程中可能会丢失某些频带信息，而高斯滤波器组能够提供更平滑的过渡和更好的频率分辨率，这有助于更精确地捕捉到语音的频率特性。通过使用高斯滤波器组，可以更好地模拟人类听觉系统对不同频率的敏感度，从而提高特征的表征能力。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）被选为说话人识别的模型。GMM是一种统计建模方法，常用于语音识别任务，因为它能够有效地捕获数据的多样性和不确定性。在本文的实验中，使用改进后的MFCC特征参数和GMM结合，识别率相较于传统的三角滤波器组和MFCC方法有了显著提升。具体来说，高斯滤波器组的引入使识别率提高了4.45%，而整个改进后的MFCC特征提取方法则将识别率提升了6.43%。 关键词：MFCC特征参数、端点检测、高斯滤波器组、高斯混合模型、说话人识别 这项工作强调了在语音识别技术中优化预处理和特征提取的重要性，通过采用端点检测和高斯滤波器组，不仅能够提高识别的准确性，还能够更好地捕捉和表征说话人的独特语音特征。这些改进对于提升语音识别系统的性能具有实际意义，尤其是在复杂环境下的文本无关说话人识别应用中。