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為了提高說話人識別的準確率，可以同時采用多個特征參數，針對綜合特征參數中各維分量對識別結果的影響可能不一樣，同等對待并不一定是最優的方案這個問題，提出基于Fisher準則的梅爾頻率倒譜系數（MFCC）、線性預測梅爾倒譜系數（ LPMFCC）、Teager能量算子倒譜參數（TEOCC）相混合的特征參數提取方法。首先，提取語音信號的MFCC、LPMFCC和TEOCC三種參數；然后，計算MFCC和LPMFCC參數中各維分量的Fisher比，分別選出六個Fisher比高的分量與TEOCC參數組合成混合特征參數；最后，采用TIMIT語音庫和NOISEX-92噪聲庫進行說話人識別實驗。仿真實驗表明，所提方法與MFCC、LPMFCC、MFCC+ LPMFCC、基于Fisher比的梅爾倒譜系數混合特征提取方法以及基于主成分分析（PCA）的特征抽取方法相比，在采用高斯混合模型（GMM）和BP神經網絡的平均識別率在純凈語音環境下分別提高了21. 65個百分點、18. 39個百分點、15. 61個百分點、15. 01個百分點與22. 70個百分點；在30 dB噪聲環境下，則分別提升了15.15個百分點、10. 81個百分點、8.69個百分點、7.64個百分點與17. 76個百分點。實驗結果表明，該混合特征參數能夠有效提高說話人識別率，且具有更好的魯棒性。
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