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針對歸一化功率倒譜系數（PNCC）在較低信噪比噪聲環境下說話人識別魯棒性不佳的問題，提出了非線性冪函數變換伽馬啁啾頻率倒譜系數（ NPGFCO）的抗噪語音特征提取算法。相比PNCC， NPGFCO的不同之處在于其采用符合人耳聽覺特性的歸一化壓縮 Gammachirp濾波器組代替 Gammatone濾波器組進行濾波并在特征參數中融合了分段式非線性冪函數變換的方式。另外，算法中利用了均值方差歸一化和時間序列濾波等技術的方法，進一步提高了其在噪聲環境下的魯棒性，并在改進的ⅰ- vector+PLDA模型下進行了測試。實驗結果表明，相較于目前常用的一些說話人語音特征提取算法，在不同噪聲和不同信噪比下， NPGFCC特征具有最佳抗噪性能，特別是在信噪比較低的情況下，與其他語音特征相比， NPGFCC特征具有更大的優勢。
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