一种基于小波包变换的声纹特征提取算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于小波包变换的声纹特征提取的算法，其特征在于：小波包变换利用人耳的听觉特性将一帧语音信号进行5层分解，提取其中的17处节点的小波包系数，对各节点处的小波包系数分别进行能量求和，取对数，求得的值组成一行向量，DCT变换；将说话人语音提取到的声纹特征进行训练和识别匹配后，其特定人的非特定语音识别率有了很大提高，其鲁棒性能也有了一定提升。

【技术实现步骤摘要】
一种基于小波包变换的声纹特征提取算法
本专利技术涉及语音特征参数提取和识别领域，具体是一种利用小波包的变换将声纹特征进行提取的设计系统。
技术介绍
在生物学和信息科学高度发展的今天,生物认证技术作为一种便捷、先进的信息安全技术开始在全球电子商务时代崭露头角；这是一种根据人自身的生理特征如：指纹、手形、脸部、虹膜、视网膜、气味等和行为特征：声音、签名、击键方式等来识别身份的技术；它是集光学、传感技术、红外扫描和计算机技术于一身的第三代身份验证技术，能满足现代社会对于身份鉴别的准确性、安全性与实用性的更高要求；在生物认证技术中，说话人识别技术以其独特的方便性、经济性、和准确性受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安全验证方式。在众多的生物技术中，说话人识别技术表现出很多应用上的优势；首先，说话人识别技术有着天然的优点：以声音作为识别特征，因其不接触性和自然性，用户很容易接受，不存在心理上的障碍；在说话人识别过程中，用户不用刻意的去将手指放在传感器上，或者把眼睛靠上摄像头，只需随意的说几句话即可完成识别；其次，说话人识别所用的设备成本低廉；如：输入设备麦克风、电话送话机等本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于小波包变换的声纹特征提取算法，其步骤如下：(1)、将采样频率为8000Hz的一帧语音信号x(n)进行5层小波包分解，但只取其中的17个节点，17个节点分别为(5,i),i＝1,2,3,4,5,6,7,12,13，(3,j),j＝4,5,6,7，(4,k),k＝4,5,7，(i,j)代表第i层第j+1节点处的小波包系数，取这17个节点处的小波包系数的原则是根据语音的频谱能量集中区间划分；(2)、计算一帧语音信号所取各节点处的小波包系数，分别为：wpcn＝[cb,m(0),cb,m(1),…,cb,m(k)]   (1)式(1)中wpcn表示在节点(b，m)节点下的小波包系数，k表示在节点...

【技术特征摘要】
1.一种基于小波包变换的声纹特征提取算法，其步骤如下：(1)、将采样频率为8000Hz的一帧语音信号x(n)进行5层小波包分解，但只取其中的17个节点，17个节点分别为(5,i),i＝1,2,3,4,5,6,7,12,13，(3,j),j＝4,5,6,7，(4,k),k＝4,5,7，(i,j)代表第i层第j+1节点处的小波包系数，取这17个节点处的小波包系数的原则是根据语音的频谱能量集中区间划分；(2)、计算一帧语音信号所取各节点处的小波包系数，分别为：wpcn＝[cb,m(0),cb,m(1),…,cb,m(k)](1)式(1)中wpcn表示在节点(b，m)节点下的小波包系数，k表示在节点(b，m)下的小波包系数维数(或长度)，n为第几个小波包系数，且n＝1,2,3,…,17；当b＝3时，m＝4,5,6,7；k＝257，n＝1,2,3,4。当b＝4时，m＝4,5,7；k＝133...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄金杰，张厚振，贾海阳，潘晓真，张青春，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23