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针对说话人识别系统中存在的有效语音特征提取以及噪声影V向的问题，提出了一种新的语音特征提取方法——基于S变换的美尔倒谱系数（ SMFCC）。该方法是在传统美尔倒谱系数（MFCC）的基础上利用S变换的二维时频多分辨率特性，以及奇异值分解（SVD）方法的二维时频矩阵有效去噪性，并结合相关统计分析方法最终获得语音特征。采用TIMIT语音数据库，将所提的特征和现有特征进行对比实验。SMFCC特征的等错误率（EER）和最小检测代价（ MinDCF）均小于线性预测倒谱系数（LPCC）、MFCC及其结合方法LMFCC，比MFCC的EER和MinDCF08分别下降了3.6%与17. 9%。实验结果表明所提方法能够有效去除语音信号中的噪声，提升局部分辨率。
语音信号
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