【摘 要】
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研究众多说话人语音中提取目标说话人语音的问题。为提高多说话人语音分割聚类的准确性,结合MFCC特征高准确性和GFCC特征强鲁棒性的特点,提出一种基于MFCC与GFCC混合特征的语
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2015198);辽宁省自然科学基金项目;中国刑事警察学院博士科研启动项目(D2017022);中国刑警警察学院教研项目(2018QNZX19)
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研究众多说话人语音中提取目标说话人语音的问题。为提高多说话人语音分割聚类的准确性,结合MFCC特征高准确性和GFCC特征强鲁棒性的特点,提出一种基于MFCC与GFCC混合特征的语音分割聚类算法,有效避免了含噪语音分割聚类鲁棒性较差等问题。针对叠加粉红噪声和工厂噪声的实验语音,分别基于常规算法和改进的分割聚类算法进行对比分析,结果表明,所提出的基于混合特征的语音分割聚类算法提取目标人语音的准确性更具优势。
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