反蓄意模仿说话人识别系统中特征参数提取的研究

当模仿者蓄意模仿说话人的语音且相似度极高时,说话人识别系统就有可能被欺骗。特征参数的提取是说话人识别的关键环节,直接影响了系统的识别性能。MFCC是语音识别中最热门的特征参数之一,但由于其只反映了语音的静态特性,为了提取更具个人语音特性的特征参数,引入加权MFCC,同时结合离散小波变换得到DWTWC,根据增减分量法,提出了DWI-MFCC。实验表明,DWI-MFCC倒谱系数比MFCC能更有效地区分语音的相似度。