Using group delay functions from all-pole models for speaker recognition

群时延和相位时延 Mel倒谱 语音识别 计算机科学 说话人识别 声道 参数统计 计算 语音处理 传递函数 倒谱 代表(政治) 模式识别(心理学) 人工智能 算法 特征提取 数学 计算机视觉 统计 工程类 滤波器(信号处理) 政治 法学 政治学 电气工程
作者
P.K. Rajan,Tomi Kinnunen,Cemal Hanilçi,Jouni Pohjalainen,Paavo Alku
标识
DOI:10.21437/interspeech.2013-416
摘要

Popular features for speech processing, such as mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs), are derived from the short-term magnitude spectrum, whereas the phase spectrum remains unused. While the common argument to use only the magnitude spectrum is that the human ear is phase-deaf, phase-based features have remained less explored due to additional signal processing difficulties they introduce. A useful representation of the phase is the group delay function, but its robust computation remains difficult. This paper advocates the use of group delay functions derived from parametric all-pole models instead of their direct computation from the discrete Fourier transform. Using a subset of the vocal effort data in the NIST 2010 speaker recognition evaluation (SRE) corpus, we show that group delay features derived via parametric all-pole models improve recognition accuracy, especially under high vocal effort. Additionally, the group delay features provide comparable or improved accuracy over conventional magnitude-based MFCC features. Thus, the use of group delay functions derived from all-pole models provide an effective way to utilize information from the phase spectrum of speech signals. Index Terms: speaker verification, group delay functions, high vocal effort

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