[发明专利]用于语种识别的时频二维倒谱特征提取方法有效
| 申请号： | 200810103328.0 | 申请日： | 2008-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN101256768A | 公开（公告）日： | 2008-09-03 |
| 发明（设计）人： | 张卫强;刘加 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100084北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 用于 语种 识别 二维 特征 提取 方法 | ||
【说明书】：
技术领域
本发明属于语音识别领域，具体地说，涉及一种时频二维倒谱特征提取方法，可用于语种识别。
背景技术
语种识别是指使用机器从一段语音信号中识别出其语言的种类。语种识别技术主要用于人及语音交互对话、语音查询和监控等系统。
目前语种识别中使用最为普遍的特征是MFCC(Mel频率倒谱系数)及其衍生特征，另外还有LPCC(线性预测倒谱系数)和PLP(感知线性预测)等。其中LPCC是根据人的发声机理的提出的，而MFCC和PLP已经部分考虑了人的听感知特性。
语种识别中，一般利用上述基本特征再进行运算，得到衍生特征，然后与原特征拼接后一并使用。最常用的衍生特征是差分特征，一般包括一阶差分和二阶差分。假设第t帧的基本特征为{cj(t)，j＝0，1，...，N-1}，则其一阶差分特征为
其中D为差分窗的大小，一般取值为2。同理，由一阶差分δj(t)按式(2)进行计算即可得到二阶差分αj(t)。
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