噪声环境下的说话人识别研究

论文研究了噪声环境下的基于GMM模型和MFCC参数的说话人识别方法.白噪声环境下,说话人识别的正确率大大降低.论文研究了GMM模型在说话人识别中的应用,并采用MFCC参数作为语音的特征参数进行噪声环境下的识别研究.实验结果表明,在0dB到15dB的噪声环境下,使用GMM模型进行说话人识别时,采用MFCC参数比采用LPCC特征参数能够获得更高的识别率.在10dB的低信噪比环境下,使用MFCC参数的说话人识别,仍然可以获得75.6％的识别率,可以有效进行识别.