摘  要： 基于聽覺模型的特性，仿照MFCC參數(shù)提取過程，提出了一種基于Gammatone濾波器組的說話人語音特征提取方法。該方法用Gammatone濾波器組代替三角濾波器組求得倒譜系數(shù)，并且可以調(diào)整Gammatone濾波器組的通道數(shù)和帶寬。將該方法所求得的特征在高斯混合模型識別系統(tǒng)中進行仿真實驗，實驗結(jié)果表明，該特征在一定情況下優(yōu)于MFCC特征在系統(tǒng)的識別率，同時在Gammatone濾波器組通道數(shù)較高或濾波器帶寬較小的情況下，系統(tǒng)具有較高的識別率。
關(guān)鍵詞： 聽覺模型；Gammatone濾波器組；MFCC；特征；識別率

　聲音的感受細胞在內(nèi)耳的耳蝸部分，而基底膜是耳蝸接收聲音最重要的組織。聲波在外耳腔引起空氣振動，從而引起行波沿基底膜的傳播[1]?；啄?nèi)有許多平行走向的膠原樣纖維，稱為聽弦。聽弦長短不同，靠近蝸底較窄，靠近蝸頂較寬?；啄ぜs有24 000條聽弦，能夠?qū)Σ煌l率的聲音產(chǎn)生共鳴，分別反映不同頻率的聲音[2]。不同頻率的聲音產(chǎn)生不同的行波，其峰值出現(xiàn)在基底膜的不同位置上，研究發(fā)現(xiàn)，不同的聲音頻率沿著基底膜的分布是對數(shù)型的[3]。
　早在1992年，PATTERSON R就提出了耳蝸模型，該模型是基于一系列帶通濾波器——Gammatone濾波器組[4]實現(xiàn)的，該濾波器組能夠很好地模擬基底膜的分頻特性。本文提出了一種基于Gammatone濾波器組的特征提取方法，該方法能夠很好地提取說話人語音信號的特征，并且具有很高的識別率。

　從圖6可以看出，64通道的GFCC靜態(tài)特征參數(shù)比MFCC靜態(tài)特征具有更好的識別率。
　同時，將不同order值、不同濾波器組通道數(shù)所得的GFCC參數(shù)在識別系統(tǒng)中進行了識別率比較，如圖7所示。其中，order值分別為0.1、0.5、1，濾波器組通道數(shù)分別為48、64、128。從圖7可以看出，濾波器組通道數(shù)越高，識別率越高；order值越小，識別率越高。

　本文介紹了基于人耳聽覺特性的Gammatone濾波器組的特征提取方法，并通過實驗驗證了該特征在濾波器通道數(shù)較多或ERB（f）較小時具有較高的識別率。但是同時也得出只有在濾波器組通道數(shù)較高時才有較高的識別率，增加了數(shù)據(jù)的復雜度。在以后的研究中需要考慮通過降低濾波器組的通道數(shù)提高識別率的方法。
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