ABSTRACT Automatisk högtalarigenkänning kan uppnå en hög prestanda i matchade tränings- och testförhållanden. En sådan prestation sjunker dock avsevärt under bullriga förhållanden som inte stämmer överens med varandra. Ny forskning tyder på att en ny högtalare funktion, gammaton frekvens ceptral koefficienter (GFCC), uppvisar överlägsen buller robusthet att allmänt använda mel-frekvens ceptral koefficienter (MFCC). För att få en djup förståelse för den inneboende robustheten hos AFCC i förhållande till MFCC, designar vi högtalaridentifikationsexperiment för att systematiskt analysera deras skillnader och likheter. Denna studie visar att den ickelinjära korrigeringen i första hand svarar för skillnaderna i bullerstyrka. Dessutom föreslås i denna studie hur man kan öka MFCC:s robusthet och ytterligare förbättra AFCC:s robusthet genom att anta en annan tid-frekvens representation.
Kontrasterna mellan MFCC- och gammatonfrekvenscepstralkoefficienter (GFCC) har jämförts, och de bullerstarka förbättringarna av AFCC har förklarats i REF.
Analyzing noise robustness of MFCC and GFCC features in speaker identification
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}