%0 Journal Article
%A 杜庆治
%A 龙华
%A 邵玉斌
%A 王延凯
%A 王瑶
%T 基于融合特征MGCC的语种识别方法
%D 2023
%R 10.13190/j.jbupt.2021-322
%J 北京邮电大学学报
%P 116-121
%V 46
%N 2
%X 针对噪声环境下单一声学特征很难有效表征语种信息的问题，提出了一种将梅尔倒谱系数和伽马频率倒谱系数融合的语种识别方法．方法首先提取语音的梅尔频率倒谱系数和伽马频率倒谱系数，然后将两特征通过矩阵空间变换，得到融合特征梅尔伽马倒谱系数，最后将融合特征输入到深度瓶颈网络，并分别在25种不同的噪声环境下测试MGCC特征的语种识别性能．实验结果表明，在不同噪声不同信噪比下，所提方法的识别准确率远高于单一的声学特征及其它融合特征，在纯净环境下的语种识别准确率可以达到99.56%，在-5dB低信噪比下仍可以达到93%以上，证明了所提方法的有效性和鲁棒性．
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2021-322