Se han explorado dos formas de obtener parámetros más robustos para reconocimiento del locutor: la hibridación de técnicas de análisis espectral y el filtrado frecuencial de las energías de las bandas. Se ha comprobado que el filtrado frecuencial constituye una representación eficiente en reconocimiento del habla y puede ecualizar aproximadamente la varianza cepstral, realzando las oscilaciones espectrales más efectivas para la discriminación entre locutores. Se han obtenido buenos resultados de identificación sobre la base de datos TIMIT, especialmente cuando se ha añadido ruido blanco. Por otro lado, se ha explorado la hibridación de la predicción lineal y el banco de filtros en la etapa de análisis espectral. La combinación de estas técnicas ha proporcionado buenos resultados de verificación sobre la base de datos telefónica POLYCOST.

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