基于MFCC等组合特征的说话人识别模型

为了有效提取语音特征,提高说话人识别的准确率,系统采用基于有限状态机的端点检测算法对原始语音做VAD处理,提出了新的特征组合参数：基于人的听觉特性的MFCC参数、基于发音生理特征的基音轮廓特征以及衍生的基音周期一阶差分、基音周期变化率,并将它们作为说话人识别系统的特征参数,建立了基于VQ的识别模型.实验表明：本文系统使用VAD,使系统的识别率提高了5%8%,较单独使用MFCC参数的说话人识别系统的识别率提高了2%3%.     

说话人识别技术——语音特征参数提取及组合

本论文重点对语音特征参数的组合进行了研究,通过参数的特征组合从不同的角度来反映说话人的个性特征,能够大大提高说话人识别系统的识别率。对其中的特征参数（MFCC及LPCC）的特性及提取过程进行了详细的解释和仿真。     

一种基于Fisher准则的说话人识别方法研究

在说话人识别系统中,提高反映说话人个性的语音信号特征参数的有效性和实时性是问题之一.本文在使用线性预测系数倒谱(LPCC)和美尔倒谱系数(MFCC)计算特征参数的基础上利用Fisher准则,构造了一种新的混合特征参数.这种新的参数在不增加系统计算量的同时,结合了LPCC和MFCC各自的优点,具有更好地表征说话人特征的能力,并在一定程度上消除特征的信息冗余,有利于信息的实时处理.     

基于小波包分析和支持向量机的说话人识别

在说话人识别系统中,语音特征参选是系统的关键问题之一.本文研究了MFCC参数、小波包分析.从听觉特性出发,提出基于小波包分析代替傅立叶变换的一种新的特征参数,给出了衡量各种特征参数识别能力的Fisher准则,结合Fisher准则构造一种新的混合特征参数,最后采用支持向量机实现说话人的分类识别.实验数据表明:有效地提高了说话人辨认系统的识别率.     

说话人识别中的Mel特征频率倒谱系数

目的研究语音特征梅尔频率倒谱系数(MFCC)的选取对说话人识别系统性能的影响。方法采用基于平均影响值(MIV)的支持向量机(SVM)方法研究了说话人识别中的梅尔频率倒谱系数各维倒谱分量对于识别分类的贡献度。结果选择具有代表性的特征向量进行说话人分类识别,能得到维数更低、识别率更高的特征参数。结论通过MIV值可判断各维特征参数分量的重要性,选取权重值高的MFCC特征参数来提高系统识别率和缩短系统运行时间。     

基于PLAR的说话人确认系统的噪音鲁棒性

针对Mel频率倒谱系数(Mel frequency cepstralcoefficient,MFCC)特征的说话人确认系统在干净语音环境下具有很高识别率但在噪音环境下识别率急剧下降的缺点,构建了基于感知对数面积比系数(perceptual log area ratio,PLAR)特征的说话人确认系统,并对该系统的噪音鲁棒性进行研究。结果表明:PLAR特征具有较强的噪音鲁棒性。将PLAR与MFCC进行特征域和分数域的融合,利用两者之间存在着的互补性,可有效提高说话人确认系统的识别性能。     

基于耳蜗倒谱系数和Teager能量算子相位融合的说话人识别系统

为了提高说话人识别系统的性能,该文在传统特征的基础上提出利用相位特征对听觉倒谱特征进行补偿的方法。该方法利用Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)能够真实反映气流在通过声道系统呈现的涡流非线性作用的模型,再利用希尔伯特变换从TEO导出分析信号的瞬时相位信息,结合耳蜗倒谱系数(Cochlear filter cepstral coefficients,CFCC)得到融合特征参数。实现了对特征参数的补偿,提高了说话人识别系统的识别率。使用NIST-2002说话者识别评估(Speakers recognition evaluation,SRE)数据库,在高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian mixture model-universal background model,GMM-UBM)的说话人识别系统上进行实验。实验结果表明TEO相位与CFCC的结合比单独CFCC更好,其识别精度比现有的CFCC特征和线性预测梅尔频率倒谱系数(Linear prediction Meyer frequency cepstral coefficient,LPMFCC)分别提高了8.32%和3.15%。这表明TEO相位包含与CFCC特征互补的信息,且具有较高的识别率。     

基于KFD特征提取的说话人辨认

目的 获得具有更好的说话人鉴别特征,改善说话人识别系统.方法 首先用KFD对语音信号的MFCC特征进行再提取,然后用SVM对提取的特征分类辨认.结果 比较了LPC和KDA提取MFCC后的3种特征的识别结果.其中LPC的识别结果在89%左右,MFCC识别结果在96%左右,提取后的识别结果在97%左右.其识别率比提取前有明显的提高.结论 该方法对说话人有更好的识别能力.KFD比传统的LDA能提取出可分性更强的特征,提高了系统的识别率,同时由于该方法的复杂性,也增加了系统的运算时间.今后,应该针对如何进一步提高系统的识别率和缩短系统的运算时间等问题进行研究.     

基于多窗频谱估计和平滑幅度谱包络的Mel频率倒谱系数(MFCC)改进算法

语音的特征提取是说话人识别系统中的关键问题。在传统的Mel频率倒谱系数(MFCC)参数的基础上,提出一种改进的MFCC特征提取算法。该算法着眼于语音的前端处理,在预处理阶段,利用SWCE窗函数,对信号进行多窗频谱估计。并对得到的频谱进行平滑处理,得到信号的谱包络。然后对信号的谱包络进行计算,得到改进的MFCC参数。实验表明,在不同噪声环境下,与传统的MFCC算法相比,改进的算法识别率提高四个百分点以上。     

基于小波包变换的说话人语音特征参数的提取

在说话人识别系统中,提出反映说话人个性的语音特征参量是系统的关键问题之一.在研究小波包变换的基础上,借鉴MFCC参数和其一阶差分参数的提取方法,用小波包变换代替傅立叶变换,提取新的特征参数DWPTMFCC.实验证明:这种方法具有较高的识别率.     

说话人识别中语音特征参数研究

在说话人识别系统中,特征参数的选择和提取对系统的识别性能有关键性的影响。研究了两种重要的语音特征参数,线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数,在此基础上提出改进的相位自相关系数,通过实验对几种参数进行了对比,结果表明改进的相位自相关系数能够使系统的误识率明显下降。     

Improved MFCC-Based Feature for Robust Speaker Identification

The Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) is the most widely used feature in speech and speaker recognition. However, MFCC is very sensitive to noise interference, which tends to drastically degrade the performance of recognition systems because of the mismatches between training and testing. In this paper, the logarithmic transformation in the standard MFCC analysis is replaced by a combined function to improve the noisy sensitivity. The proposed feature extraction process is also combined with speech enhancement methods, such as spectral subtraction and median-filter to further suppress the noise. Experiments show that the proposed robust MFCC-based feature significantly reduces the recognition error rate over a wide signal-to-noise ratio range.     

变异特征加权的异常语音说话人识别算法

常用的加权算法难以跟踪非常态语音特征的变异,为此,文中提出了一种变异特征加权的异常语音说话人识别算法.首先统计大量正常语音各阶MFCC特征的概率分布,建立正常语音特征模板;然后用测试语音特征与正常语音特征模板之间的K-L距离和欧氏距离来度量语音的变异程度,确定K-L加权因子和欧氏加权因子;最后利用加权因子对测试语音的MFCC特征进行加权,并将加权后的特征输入高斯混合模型进行异常语音说话人识别.实验结果表明,文中提出的K-L加权和欧氏加权的异常语音说话人识别算法的整体识别率分别为46.61%和42.25%,而基于各阶特征对说话人识别贡献的加权算法和不加权算法的整体识别率分别为39.68%和36.36%.     

语谱特征的身份认证向量识别方法

针对采用梅尔频率倒谱系数(mel-frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为身份认证向量(identity vector,i-vector)进行说话人识别存在语音信息不全的问题,提出一种基于语谱特征的身份认证向量识别说话人的方法。语音信号经过预加重、分帧加窗预处理之后,通过短时傅立叶变换转换成语谱图,语谱图被提交到高斯通用背景模型,在高维均值超向量空间中选择合适的低维线性子空间流型结构以构造符合正态分布的向量作为身份认证向量。这些获取的身份认证向量经过线性判别性分析实现降维并存储。最后采用对数似然比(log-likelihood ratio,LLR)方法对训练和测试阶段的i-vector进行评分,完成说话人识别。以TIMIT数据库为标准的数值实验结果表明,相比采用MFCC作为特征的识别方法,研究的等错误率(equal error rate,EER)更低。     

PSO与PCA融合优化核极限学习机说话人识别算法仿真

基于机器学习理论开展说话人识别的研究取得了很大进展,在基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)和梅尔倒谱系数(mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)说话人识别研究基础上,通过主成分分析算法(principal component analysis,PCA)对MFCC进行降维优化、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对KELM初始输入参数进行优化开展基于PSO和PCA融合优化KELM说话人识别算法研究。改进后的算法在MATLAB平台上仿真通过,并与MATLAB语音工具箱提供的神经网络和支持向量机说话人识别算法做了性能对比分析。仿真研究结果表明:通过PSO和PCA融合优化改进的KELM,初始输入参数可以任意确定并且不需要迭代更新,并能有效克服因初始权重随机确定导致的性能不稳定,进一步提高分类匹配和运算速度,具有很好的推广应用价值。     

基于特征融合的说话人聚类算法

针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means的基础上增加AE-SOM神经网络,利用该网络实现输入特征的降维、说话人数的判定和聚类中心的选取,从而弥补k-means算法的缺陷.仿真实验表明两种声学特征融合之后,改进的聚类算法可有效地提高说话人聚类的准确率.     

基于小波变换的说话人语音特征参数提取

在说话人识别系统中，提取反映说话人个性的语音特征参数是系统的关键问题之一，本文在研究小波变换理论的基础上，借鉴MFCC参数的提取方法，用小波变换代替傅立叶变换，提取了新的特征参数DWTMFC，并对常用的coif3、db6、db4、sym4、bior2．4这几种小波函数进行了比较，实验结果表明：coif3为提取语音特征参数的最优小波函数，DWTMFC参数的性能优于MFCC参数。     

管制指令特征参数提取研究

在管制指令语音识别系统的研究中,语音的特征参数提取方法是影响系统识别率的关键因素之一。在Matlab平台上基于MATLAB GUI技术,设计完成HMM语音训练识别模型的用户操作界面,实现特征参数提取方法的选择、语音信号的训练、识别操作及结果输出和波形显示。通过实例对比分析,特定人和非特定人情况下,LPCC和MFCC两种特征参数提取方法在训练、识别时间和识别率上的差异。结果表明,特定人时LPCC参数的识别优势明显;非特定人时,MFCC参数的识别效果和效率更好。