基于SVM的藏语说话人性别识别

说话人性别识别是语音识别研究中的一个重要分支.通过说话人的语音识别作为说话人性别识别的预分类技术可以降低研究问题的复杂度,提高系统的准确率.文中首先从建立的藏语语音性别库入手,提取语音的特征参数MFCC,进而利用SVM进行训练和识别.实验结果表明:用于说话人识别的MFCC特征能有效地用于藏语说话人性别识别,且与SVM联...     

基于超音段韵律特征和GMM-UBM的文本无关的说话人识别

提出一种采用超音段韵律特征和GMM-UBM模型结构的文本无关的说话人识别方法,用多尺度小波分析方法从短时倒谱参数MFCC和基频F0随时间变化的韵律中分别提取可用于文本无关说话人识别的超音段韵律特征参数PMFCC和PF0,并组成联合参数PMFCCF0.在NIST068side-1side复杂背景电话手机语音数据库上的说话人确认实验则表明,采用一阶小波分析方法提取的超音段韵律参数PMFCC的识别性能与短时MFCC相当,采用超音段韵律特征PMFCCF0的系统确认性能比采用短时MFCC系统有较大的提高.在微软数据库进行不同信噪比测试语音的说话人辨认实验表明,PMFCCF0有比短时MFCC更好的噪声鲁棒性.     

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%.     

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。     

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。     

基于卷积神经网络的鲁棒性说话人识别方法

为了提升说话人识别技术在复杂噪声环境下的识别性能,提出了一种基于高斯均值矩阵和卷积神经网络的鲁棒性说话人识别方法,应用于纯净语音训练出的模型上测试含噪语音的场景.其中高斯均值矩阵是采用最大后验概率(MAP)对传统的梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征进行自适应操作得到的,这一操作增加了帧与帧之间的关联性,使特征携带更丰富的说话人身份信息.同时采用卷积神经网络进一步对帧层面的信息进行对准,并从数据中学习到更有利于说话人识别的特征表示,从而提升说话人识别的鲁棒性.实验结果表明在Libri语音数据集上,所提出方法的鲁棒性优于GMM-UBM和GSV-SVM算法.     

用于抗噪声语音识别的谐振强度特征

基于传统的Mel倒谱系数(MFCC)系列特征的语音识别系统在噪声环境中的识别性能会急剧下降。为了进行噪声环境中的自动语音识别,提出了一种反映语音信号谐振程度的特征:谐振强度,并用之代替传统MFCC特征中的能量维(零维倒谱C0,或者帧能量E)。在展览馆噪声、人群噪声和汽车噪声等情况下的语音识别实验结果表明:基于这种新特征的语音识别系统比基于传统特征的语音识别系统有更高的平均识别率和更好的抗噪声能力。     

基于MFCC的语音情感识别

情感语音中携带着丰富的信息,在人机交互领域有着广阔的应用.Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的.它与Hz频率成非线性对应关系.Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征,MFCC已经广泛地应用在语音识别领域.由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系,使得MFCC随着频率的提高,其计算精度随之下降.因此,在应用中常常只使用低频MFCC,而丢弃中高频MFCC.针对该问题进行了研究,修正了Hz-Mel非线性对应关系,提升了中高频系数的计算精度,并将其作为低频MFCC的补充,应用到语音情感识别中.实验证明,改进之后的算法与经典算法比较,在不同的特征组合上识别率都有不同程度的提高,从而证明了Mid MFCC特征计算方法的有效性.     

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PCANN/PDP混合结构的噪声环境下说话人识别方法的研究

提出了一种基于PCANN／PDP混合结构的实际环境下说话人识别的方法。它采用相继几帧组成的特征参数矢量作为说话人识别系统的输入,能有效地在说话人识别系统中引入帧间相关信息。针对噪声往往具有帧间相关性小,能量分布频率范围广且数值较小,在语音信号主分量特征中对应于贡献率较小的分量等特点,话人识别系统的前端增加语音参数压缩的主分量分析神经网络（PCANN）。同时提出了概率DP匹配说话人识别方法。通过对噪声环境下与文本无关的说话人识别实验,这种方法的有效性得到了验证。     

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。     

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.     

基于小波-倒频谱技术的语音识别研究

在实际应用中,噪声干扰导致语音识别性能急剧下降。针对该问题,本文分析传统方法并提出相应的系统解决方案:采用小波变换对语音信号进行前端处理,以MFCC声道特征结合基频(F0)韵律特征来提高识别系统的鲁棒性。实验结果表明:小波变换能有效地消除噪声影响,经小波降噪处理后,使得F0-MFCC联合模型能更好的识别语音。可以看出在噪声环境下系统的综合性能得到很大改善。     

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%.     

一种新型的与文本相关的说话人识别方法研究

在与文本相关的说话人识别研究中,既要包含说话人身份的识别,又要包含语音文本内容的识别.提出一种基于语音识别的与文本相关的说话人识别方法,从而建立说话人的声纹模型和语音文本模型,与传统的仅建立一种模型的方法相比,该方法能更精确地描述说话人身份信息和语音的文本信息,较好地解决了短时语音样本识别效果不佳的问题.测试实验表明,和传统与文本相关的说话人识别方法(如基于动态时间规整、高斯混合-通用背景模型)相比,由本方法建立的系统虚警概率降低了8.9%,识别性能得到了提高.     

基于浊音语音谐波谱子带加权重建的抗噪声说话人识别

提出了一个基于浊音语音谐波谱重建的说话人识别算法.该算法根据浊音语音短时频谱的结构特征和基音信息,对浊音语音谐波结构频谱进行子带加权重建,以补偿由噪声引起的训练与测试条件的失配.算法基于重建浊音频谱提取感知线性预测倒谱系数,与基音相组合作为说话人的语音特征参数矢量,采用高斯混合模型对说话人进行建模.仿真实验的结果表明:所提出的浊音谱重建方法对多种类型含噪语音的噪声补偿均具良好效果,可以明显提高在噪声环境下的与文本无关的说话人识别的识别率,特别是显著提高低信噪比环境下的识别率,而不会明显降低纯净语音和高信噪比环境下的识别率.     

基于小波分析的梅尔频率倒谱参数?

采用HMM模型和MFCC参数的语音识别器对普通话中声母音素的区分度不够理想,而在基于识别的计算机辅助发音教学系统中的辅音的识别具有特别重要的意义.考虑到相同发音位置不同发音方式的声母音素变化较快且高频信息较多,本文将小波分析的方法引入到提取梅尔频率倒谱参数(MFCC)的过程当中,来提高信号高频部分的时域分辨率,提出了基于小波分析的梅尔倒谱参数MFCC_Wavelet.结合高低频不同分帧方式的MFCC_Wavelet参数与HMM模型的语音识别器,本文测试了MFCC和MFCC_Wavelet两种参数在4类发音中的区分性,实验结果表明,在相同发音位置不同发音方式、塞音与不塞音、送气音与不送气音及擦音与不擦音4类发音错误中,MFCC_Wavelet的总体效果好于MFCC.