Abstract-This paper introducerar och motiverar användningen av hybrid robust funktionsextraktion teknik för talspråksidentifiering (LID) system. Talkännarna använder en parametrisk form av en signal för att få de viktigaste särskiljande egenskaperna hos talsignalen för igenkänningsuppgift. I detta papper Melfrekvenscepstralkoefficienter (MFCC), Perceptuella linjära förutsägelsekoefficienter (PLP) tillsammans med två hybrida funktioner används för språkidentifiering. Två hybrida egenskaper, Bark Frequency Cepstral Koefficienter (BFCC) och Reviderade Perceptual Linear Prediction Koefficienter (RPLP) erhölls från en kombination av MFCC och PLP. Två olika klassificeringar, Vector Quantization (VQ) with Dynamic Time Warping (DTW) and Gaussian Mixing Model (GMM) användes för klassificering. Experimentet visar bättre identifieringshastighet med hjälp av hybrida funktionsextraktionsmetoder jämfört med konventionella funktionsextraktionsmetoder.BFCC har visat bättre prestanda än MFCC med båda klassificeringarna. RPLP tillsammans med GMM har visat bästa identifieringsprestanda bland alla funktionsextraktion tekniker.
Kumar m.fl. REF används Melfrekvenscepstralkoefficienter (MFCC), Perceptuella linjära förutsägelsekoefficienter (PLP), Bark Frequency Cepstral Koefficienter (BFCC) och Reviderade Perceptual Linear Prediction Koefficienter (RPLP) som funktioner för språkidentifiering.
Spoken Language Identification Using Hybrid Feature Extraction Methods
{'venue': 'Journal of Telecommunications, Volume 1, Issue 2, pp11-15, March 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}