动态时间规整算法与说话人识别技术研究

说话人识别是语音识别的一种特殊方式,其目的不是识别语音内容,而是识别说话人是谁,即从语音信号中提取个人特征。采用动态时间规整（DTW）方法,可以利用使用过程中的数据不断修正原模板,使模板逐次趋于完善。本文研究了说话人识别的相关技术,提出并设计了一个基于DTW的说话人识别系统,当用于训练的数据量较小时,可以得到比较稳定的识别性能。     

一种新型语音识别算法的应用

本文首先对声音的预处理及其信号特征的提取过程进行了简要介绍，然后提出了在孤立字词语音识别的一个新的算法，即新型的识别算法。通过此算法，系统可以在不降低系统识别精度的前提下，大大精简运算量，因此提高了识别系统整体的识别效率。实验证明，这种识别算法在基于模板的孤立字词语音识别中可以达到100％的识别精度，在基于非模板的孤立字词的语音识别中，其识别精度也可以达到90％以上，并且与传统的识别方法相比，缩短了训练时间，提高了识别速度。在孤立字词的语音识别中具有自己独到的优势。然后，枸建一个使用方便的语音识别系统，将本算法应用到实践当中来解决人们现实生活中遇到的各种问题.     

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%.     

基于G.729编码参数的语音特征及其应用

目的从低比特率语音编码参数中直接提取语音特征。方法针对G．729编码技术提出了一种从编码参数直接计算倒谱系数和基音／能量轨迹特征的方法。结果该方法通过对残差信号进行线性预测分析，提高了谱包络的精确程度，并从码本增益和延时参数中得到了基音／能量轨迹特征。结论说话人识别的实验结果显示，新方案能够使得基于G．729编码参数的说话人识别效果得到较明显的提高，达到了用解码语音进行识别的水平。     

说话人识别中改进的MFCC参数提取方法

在说话人识别技术中,特征参数的提取对语音训练和识别有着非常重要的作用。而Mel频标倒谱系数MFCC是一种常用的特征,它能对语音信号进行分析处理,去除对语音识别无关紧要的冗余信息,获得影响语音识别的重要信息。同时由于语音信号具有时变和混沌特性,以非线性随机共振理论和人类对听觉的理解为基础,提出了一种基于随机共振的MFCC特征参数提取方法。通过实验比较两种方法的结果,论证了改进方法的可行性以及优越性,为说话人识别技术中特征参数提取提供了一条新的研究方向。     

数据挖掘技术在语音识别中的应用

通过数据挖掘技术实现对语音来源的识别,从而完成对说话人身份的认证以及操作权限的分配,具有非常重要的理论和实际意义。主要针对相同和不同语音内容两个类别的说话人语音识别进行了研究。通过在说话人识别领域广泛应用的梅尔频率倒谱系数进行语音的特征提取,并结合动态时间规整算法进行模式匹配分类。特别地,在不同的语音内容识别探究中,在采用动态时间规整算法前,结合了K-means++算法以及主成分分析算法来对梅尔频率倒谱系数矩阵进行降维和聚类,以保证待匹配模板的维度相近或相同。结果表明,在相同语音内容的识别过程中,选择合适的阈值可以获得较好的识别效果。     

基于小波变换的说话人识别技术

说话人识别技术是通过判断待识别人语音与预先提取的说话人语音特征是否匹配来鉴别说话人身份的一种生物认证技术,环境噪声是说话人识别技术走向实用化的一个主要障碍.针对噪声环境中说话人识别性能较差的不足,结合小波变换的优点,提出了将小波变换技术与传统的特征参数提取方式相结合的方法.该方法首先对语音信号进行小波分解,在此基础上再对小波系数进行阈值处理,仅保留阈值以上的数据,而后提取相关性不大的传统特征参数进行组合,分别作为说话人识别系统的输入矢量.仿真结果表明:在噪声环境中,说话人识别系统能较好识别出说话人,经过小波变换后再提取特征参数的方法可以得到更高的识别率,大大提高说话人识别系统的识别性能.     

基于HHT的语音特征参数提取及其在说话人识别中的应用

阐述了分析非线性、非平稳信号的Hilbert—Huang变换（HHT）算法。针对非平稳语音信号,提出了一种基于HHT的提取语音特征参数HHT—IF的新方法,设计了基于VQ的说话人辨认系统,分别采用HHT-IF和LPCC从不同角度进行说话人辨认实验。结果表明,特征参数HHT-IF用于说话人识别是可行的。     

基于遗传矢量量化和遗传神经网络的说话人识别系统

提出一种基于遗传神经网络的说话人识别系统.将遗传算法和矢量量化技术结合建立说话人模型,然后利用遗传神经网络进行识别.实验结果表明,这种方法既降低了用户的语音数据采集量,有利于话者模板的建立,又提高了系统的识别性能及鲁棒性,较传统方法有明显的优越性.     

一种基于噪声动态检测的语音端点检测算法

HMM技术在语音识别中得到较为成功的应用．本文基于HMM的孤立词语音识别系统的识别策略，提出了两个改进的算法．第一种算法是对背景噪声进行动态估计的汉语语音端点检测算法，较一些常规的端点检测方法如基于能量的端点检测方法，具有更高精度和鲁棒性，第二种算法针对分裂法进行码本设计时，可能出现除数为零的计算错误，提出了避免出现计算错误的改进算法．通过进行汉语孤立词语音识别实验，表明这两种算法是有效的，得到较高的识别率．     

ATM系统多通道自动识别及监控功能的研究与实现

针对目前银行系统中ATM自动柜员机存在的不安全因素,将生物识别技术与传统识别方法相结合,构建了基于密码、人脸、指纹和第二代身份证识别的多通道身份自动识别系统,同时安装传感器视频监控模块,以增强ATM自动柜员机的自动识别及安全监控能力。设计中以实用性、可操作性、人性化设计为主,确保ATM系统的鲁棒性和安全可靠,且该系统可随着ATM系统软件进行升级。     

一个基于Viola-Jones框架的面部识别算法的改进

基于Viola-Jones框架的面部识别算法,提出使用矩形特征法进行特征值运算,采用感知器学习算法训练最佳特征,确定最佳阈值的算法.实验结果表明:该算法运算速度较快,错误分类率较低,识别率较高,误识率较低.     

手背静脉识别系统的研究

介绍了手背静脉识别系统的图像处理和相关法识别算法,并通过实验证明了系统的可行性。     

藏文联机手写识别的难点及其解决方法

通过分析各种联机手写识别方法(统计模式识别方法、结构模式识别方法、结构和统计模式识别方法) 以及藏文自身的特点,总结出藏文联机手写识别的方法.     

生物识别技术的发展展望

生物识别技术在个人身份认证领域有着非常重要和广泛的应用,介绍了生物识别技术中常用的指纹识别、虹膜识别、人脸识别3大技术,并对生物识别系统的性能进行了评估,对生物识别技术的发展进行了预测。     

基于DTW的语音识别应用系统研究与实现

DTW算法在实现小词汇表孤立词识别系统时既简单又有效，在特定的场合下获得了广泛的应用。通过对语音识别数学模DTW的研究和改进，实现了一个特定人孤立词，连接词的语音识别系统。     

一种显微图像处理与识别系统

用DSP技术对显微图像进行处理和分析 ,能有效地协助诊断诸如各种癌和肿瘤等多种病症 .本文介绍了癌细胞显微图像的四种识别方案 ,即形态学识别、模糊模式识别、色度学识别、体视学方法 ,并进行了相关的实验 ,得到了较好的效果 ,为生物三维形态的定量研究提供了方法     

手写字符识别方法的研究

介绍了现有几种识别方法的优缺点，并提出了一种新的识别方法——基于特征编码的多级分类识别法，经对字符的识别实验证明这种方法简单易行，快速有效。     

利用声调提高中文连续数字串语音识别系统性能

采用平均幅度差法、自相关函数法和简单逆滤波器跟踪法相结合的方法计算语音信号的基音频率。根据声调模式的不同，采用基于规则的方法对声调进行识别，对连续数字串识别中一些易混淆的数字对进行区分，从而达到提高数字串识别系统性能的目的。     

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。