摘  要： 基于聽覺模型的特性,，仿照MFCC參數(shù)提取過程，提出了一種基于Gammatone濾波器組的說話人語音特征提取方法,。該方法用Gammatone濾波器組代替三角濾波器組求得倒譜系數(shù),，并且可以調(diào)整Gammatone濾波器組的通道數(shù)和帶寬。將該方法所求得的特征在高斯混合模型識別系統(tǒng)中進(jìn)行仿真實驗,，實驗結(jié)果表明,，該特征在一定情況下優(yōu)于MFCC特征在系統(tǒng)的識別率,，同時在Gammatone濾波器組通道數(shù)較高或濾波器帶寬較小的情況下，系統(tǒng)具有較高的識別率,。
關(guān)鍵詞： 聽覺模型,；Gammatone濾波器組；MFCC,；特征,；識別率

　聲音的感受細(xì)胞在內(nèi)耳的耳蝸部分，而基底膜是耳蝸接收聲音最重要的組織,。聲波在外耳腔引起空氣振動,，從而引起行波沿基底膜的傳播[1]?；啄?nèi)有許多平行走向的膠原樣纖維,，稱為聽弦。聽弦長短不同,，靠近蝸底較窄,，靠近蝸頂較寬?；啄ぜs有24 000條聽弦,，能夠?qū)Σ煌l率的聲音產(chǎn)生共鳴，分別反映不同頻率的聲音[2],。不同頻率的聲音產(chǎn)生不同的行波,，其峰值出現(xiàn)在基底膜的不同位置上，研究發(fā)現(xiàn),，不同的聲音頻率沿著基底膜的分布是對數(shù)型的[3],。
　早在1992年，PATTERSON R就提出了耳蝸模型,，該模型是基于一系列帶通濾波器——Gammatone濾波器組[4]實現(xiàn)的,，該濾波器組能夠很好地模擬基底膜的分頻特性。本文提出了一種基于Gammatone濾波器組的特征提取方法,，該方法能夠很好地提取說話人語音信號的特征,，并且具有很高的識別率。

　從圖6可以看出,，64通道的GFCC靜態(tài)特征參數(shù)比MFCC靜態(tài)特征具有更好的識別率,。
　同時，將不同order值,、不同濾波器組通道數(shù)所得的GFCC參數(shù)在識別系統(tǒng)中進(jìn)行了識別率比較,，如圖7所示。其中,，order值分別為0.1,、0.5、1,，濾波器組通道數(shù)分別為48,、64、128,。從圖7可以看出,，濾波器組通道數(shù)越高，識別率越高,；order值越小,，識別率越高。

　本文介紹了基于人耳聽覺特性的Gammatone濾波器組的特征提取方法,，并通過實驗驗證了該特征在濾波器通道數(shù)較多或ERB（f）較小時具有較高的識別率,。但是同時也得出只有在濾波器組通道數(shù)較高時才有較高的識別率，增加了數(shù)據(jù)的復(fù)雜度,。在以后的研究中需要考慮通過降低濾波器組的通道數(shù)提高識別率的方法,。
參考文獻(xiàn)
[1] JOHANNESMA P I M. The pre-response stimulus ensemble of neurons in the cochlear nucleus[C]. Proceedings of the Symposium on Hearing Theory， 1972：58-69.
[2] COOKE M P. Modeling auditory proeessing and organization[M]. Cambridge,，U.K： Cambridge University Press,，1993.
[3] 韓紀(jì)慶，張磊,，鄭浩然.語音信號處理[M].北京：清華大學(xué)出版社,，2008.
[4] SLANEY M. An efficient implementation of the patterson-holdswort auditory filter bank. Apple ComPuter Teehnieal RePort#35 Pereeption GrouP-Advaneed Technology GrouP[R]. ComPuter， Inc：Apple,， 1993.
[5] Shao Yang,， Wang Deliang. Robust speaker identification using auditory features and computational auditory scene analysis[C]. IEEE International Conference on Acoustics， Speech,， and Signal Processing,，2008，5：1589.
[6] SRINIVASAN S,， Wang Deliang. Transforming Binary uncertainties for robust speech recognition[C]. IEEE Transactions on Audio,， Speech and Language Processing， 2007,，15（7）：2130-2140.
[7] Wang  Deliang,， BROWN G J. Computational auditory scene analysis： principles， algorithms,， and applications[M]. Hoboken,， NJ： Wiley-IEEE Press， 2006.
[8] 王男,，錢志鴻,，王雪,，等.基于伽馬通濾波器組的聽覺特征提取算法研究[J].電子學(xué)報，2010,，38（3）.