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針對說話人識別系統中存在的有效語音特征提取以及噪聲影V向的問題，提出了一種新的語音特征提取方法——基于S變換的美爾倒譜系數（ SMFCC）。該方法是在傳統美爾倒譜系數（MFCC）的基礎上利用S變換的二維時頻多分辨率特性，以及奇異值分解（SVD）方法的二維時頻矩陣有效去噪性，并結合相關統計分析方法最終獲得語音特征。采用TIMIT語音數據庫，將所提的特征和現有特征進行對比實驗。SMFCC特征的等錯誤率（EER）和最小檢測代價（ MinDCF）均小于線性預測倒譜系數（LPCC）、MFCC及其結合方法LMFCC，比MFCC的EER和MinDCF08分別下降了3.6%與17. 9%。實驗結果表明所提方法能夠有效去除語音信號中的噪聲，提升局部分辨率。
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