基于MFCC特征组合参数的说话人识别研究

为提高说话人识别系统的识别率,提出了一种提取Mel频率倒谱系数（MFCC）与差分特征组合参数的方法:先对传统的MFCC参数进行特征分量归一化处理,提升MFCC系数的噪声鲁棒性;再用高斯混合模型(GMM)构建了说话人识别系统。使用TIMIT语音库进行实验测试,并比较了不同高斯混合数的MFCC特征参数组合对识别率的影响。结果表明:使用改进的MFCC混合参数明显地提高了说话人的识别率。     

基于动态时间规整算法的语音识别技术研究

语音控制作为一种新型的人机交互手段,给用户带来更多的操作体验,在很多特定场景中具有必要性。本文将梅尔倒谱系数(MFCC)作为语音特征参数,采用动态时间规整算法(DTW)进行模式识别和分类,实现了小样本孤立词汇的实时识别,具有高识别率。在基本算法的基础上进行了边界条件改进,克服了端点检测缺陷。在语音特征提取上,分析比较了线性预测系数(LPC)和梅尔倒谱系数(MFCC)作为特征参数的优缺点,最后选定基于人耳听觉特性的MFCC作为语音特征参数。语音信号采用NI公司USB-6218采集卡将数据直接传输至MATLAB开发平台,在MATLAB集成环境下实现了语音识别程序。实验结果表明,系统可以实现6个特定的孤立词识别,满足实时性和准确性要求。     

自组织特征映射神经网络在说话人识别中的应用

Mel频率倒谱系数MFCC在说话人识别中已被广泛使用。本文以MFCC为声音信号的特征参数提取的标准。识别部分采用自组织神经网络的方法进行建模,实验结果表明该方法有较高的识别率。     

基于LPC倒谱参数分析的说话人识别系统

研究的说话人识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的线性预测(LPC)倒谱参数作为特征参数,同时对特征参数各维分量的识别能力进行定量分析,采用一种新的加权方法进行矢量量化,在此方法下系统取得识别率很高的效果,而且计算量和存储量都比较低.     

语音识别和说话人识别中各倒谱分量的相对重要性

采用增减特征分量的方法研究了MFCC各维倒谱分量对说话人识别和语音识别的贡献。使用DTW测度,在标准英文数字语音库上的实验表明,最有用的语音信息包含在MFCC分量C₁到C₁₂之间,最有用的说话人信息包含在MFCC分量C₂到C₁₆之间。MFCC分量C₀和C₁包含有负作用的说话人信息,将其作为特征会引起识别率的降低。低阶MFCC分量较高阶分量更容易受加性噪声和卷积噪声干扰。     

基于离散小波变换和RBF神经网络的说话人识别

为提高说话人识别系统的性能,结合离散小波变换与RBF神经网络提出一种说话人识别新方法。把小波变换与美尔频率倒谱系数提取相结合,使用离散小波变换代替美尔频率倒谱系数中的离散余弦变换,提取变换谱振幅作为特征参数。使用逼近能力、分类能力和学习速度均更优的RBF神经网络取代常用的BP网络,采用与输入样本相关的方法优化RBF网络初始权值选取。不同语音长度和信噪比的实验表明,系统识别率和鲁棒性均得到了提高。     

基于用小波变换改进MFCC的语句识别方法

在语音识别中最常提取的特征参数是Mel频率倒谱系数(MFCC)。但Mel频率倒谱系数不能很好的反映语音信号的动态特性。针对这种缺点,对常规的MFCC进行改进,采用小波变换替代MFCC提取过程中FFT变换,得到改进后的MFCC。采用这种方法后,识别率有了很大的提高。     

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。     

基于梅尔频率倒谱系数和支持向量机的汽车鸣喇叭声识别

使用违法鸣笛辅助执法设备监测城市交通中汽车鸣喇叭事件的发生,可以有效地治理扰民的喇叭噪声,汽车鸣喇叭声的识别方法是其关键.为了准确高效地在交通噪声里识别出汽车鸣喇叭声,采用支持向量机(support vector machine,SVM)作为喇叭声和交通噪声的二分类器,针对汽车喇叭声的谐波特征分布特点,提取其梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为特征向量,并分析MFCC的梅尔滤波器个数及特征维数对识别效果的影响.实验结果表明,通过增加MFCC特征中梅尔滤波器个数及特征维数可以改善识别效果,信噪比越低越明显.     

电话信道下应用DMFCC进行说话人识别

鉴别性Mel频率倒谱系数(DMFCC)是一种修正的Mel频率倒谱系数(MFCC),其更加强调语音频谱各个子带携带的鉴别性信息,采用自适应的非均匀的滤波器组设置。在宽带信号应用中,DMFCC的作用和效果已经被证明;但在窄带信号应用中,DMFCC还鲜见有成功应用的例子。该文在电话信道下对应用DMFCC进行说话人识别研究,在美国国家标准技术研究院(NIST)2006年说话人识别评测Female核心测试集上,以MFCC作为特征参数的系统的等错误率为7.57%,以DMFCC作为特征参数的系统的等错误率为7.25%,而采用基于逻辑自回归的线性融合方法把基于两种不同特征的系统在分数域进行融合后系统的等错误率可达到6.31%,相对于基于MFCC的系统等错误率下降16.6%。实验表明,在电话信道下直接应用DMFCC可小幅度提高性能;理论分析以及实验结果表明:二者存在一定的互补性,即把DMFCC和MFCC融合应用能够大幅度提高电话信道下说话人识别的性能。     

基于梅尔频率倒谱系数与短时能量的低信噪比语音端点检测

低信噪比环境下语音信号的端点检测在语音识别与通信等领域具有重要意义,目前低信噪比环境下的端点检测还存在效率低、识别率不高等问题.本文在分析梅尔频率倒谱系数(MFCC)和短时能量在端点检测中应用的基础上,提出将MFCC前三维度分量相加(MFCC_a),再与短时能量相除(梅尔能量比)作为语音特征参数的语音端点检测测度,最后利用模糊C均值聚类算法自适应确定双门限阈值进行端点检测.选取TIMIT语音库中的50条语音信号进行实验,结果表明:在信噪比为5 dB、0 dB、-5 dB的噪声环境下,与能零比、谱熵等算法相比,本算法端点识别准确率均有所提高,其中在-5 dB信噪比环境下提升了约30%.     

基于改进小波包去噪与梅尔倒谱系数的低信噪比交通环境声音识别

随着自动驾驶汽车研究的不断深入,对其环境感知系统提出了更高的要求。为了使自动驾驶汽车适应更复杂的交通环境,本文研究了低信噪比声学环境感知技术,提出改进的小波包去噪方法;采用经验模态分解(EMD)的方法改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)的提取;采用支持向量机(SVM)识别模型完成低信噪比交通环境声音识别。实验结果表明,本文提取的去噪方法提高声音事件信噪比的同时保持声音特征,且对噪声有自适应性;改进的MFCC提取方法一定程度上提高了特征参数的抗噪性能。通过对低信噪比交通环境声音去噪和特征参数优化后,其平均识别率比优化前提高了33.34%,并改变了识别率骤降的趋势。     

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。     

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。     

基于改进MFCC的说话人特征参数提取算法

在说话人识别系统中,传统梅尔倒频谱系数(MFCC)所提取特征不能够很好的反映说话人动态特征,尤其在噪声环境中,识别率较低,鲁棒性不足。针对以上问题,提出一种基于改进梅尔倒频谱系数(MFCC)的方法,通过多窗谱估计和一阶、二阶差分的方法提升识别性能。实验结果证明,在纯净语音和添加信噪的情况下,改进后方法的识别准确率都有所提升。当训练集为纯净语音,只为测试集添加噪声时,实验结果依然有较高的准确率。     

用于说话人鉴别的特征组合方法(英文)

线性预测系数(LPC)与mel倒谱系数(MFCC)作为说话人识别的两种常用特征,取得了较高的识别率.但这两种特征都存在维数限制的问题,即当特征维数增加到一定程度时,识别率不再提高.该现象可以从机理方面解释,实验数据也表明了这一现象.本文试图用特征组合方法克服这种限制,实验表明,在无噪和噪声情况下,特征组合都表现出其有效性.     

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。     

Mel频率倒谱系数提取及其在声纹识别中的作用

从说话人的语音信号中提取出说话人的个性特征是声纹识别的关键。本文介绍了一种基于HMM的声纹识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)作为特征参数,取得了很好结果。     

用于孤立数字语音识别的一种组合降维方法

针对孤立数字语音识别的噪声鲁棒性问题,提出了一个组合降维方法。该方法由梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取、线性降维、受限玻尔兹曼机(RBM)、Softmax分类器4个功能模块依次组成;基于主成分分析(PCA)基本原理对MFCC特征向量实现了降维并且统一维度的目的;通过RBM对降维后的特征向量进行学习,改善了后端Softmax分类器的分类性能,RBM的预训练由对比散度算法完成,微调过程使用共轭梯度算法。采用TI-46孤立数字语音库和NOISEX-92典型噪声数据库对方法进行了测试,实验结果表明,该方法可以获得96.09%的正确识别率,相对于常规神经网络识别方法,噪声鲁棒性得到了提高。     

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.