【监督学习】:说话人特征提取算法比较
本文实验比较了MFCC、Fbank和LPCC三种音频特征在说话人识别中的表现。结果显示:LPCC在噪声环境下最具鲁棒性,Fbank在小数据集上表现最优,而传统MFCC虽稳定但稍显不足。实验表明,在深度学习时代,基于物理模型的传统特征仍具独特价值,特征融合或是未来方向。
本文实验比较了MFCC、Fbank和LPCC三种音频特征在说话人识别中的表现。结果显示:LPCC在噪声环境下最具鲁棒性,Fbank在小数据集上表现最优,而传统MFCC虽稳定但稍显不足。实验表明,在深度学习时代,基于物理模型的传统特征仍具独特价值,特征融合或是未来方向。