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.     

核Fisher判别方法在CDMA通信技术中的应用

将机器学习领域新的研究成果应用到CDMA通信技术中,可以增强其抗干扰性。核Fisher判别方法是基于Fisher线性判别方法而提出的一种非线性分类方法,在这种方法中使用了基于核的算法中的"核技巧"。本文研究了核Fisher判别分析方法在CDMA通信技术中的应用,并用MATLAB进行了仿真,证明了核Fisher方法在CDMA通信技术中的有效性。     

基于参考说话人模型和双层结构的说话人辨认

为了提高基于Gauss混合模型通用背景模型(GMM-UBM)的说话人辨认系统的运算效率,提出一种基于参考说话人模型的双层结构用于目标说话人剪枝,采用矢量量化方法从目标说话人模型集合中训练参考说话人模型,利用语音与参考说人模型的偏差来描述说话人的发音特性,将辨认语音偏差向量和目标说话人偏差向量的相似性作为距离度量来进行目标说话人剪枝。实验结果表明:在基于GMM-UBM的说话人辨认系统中,对包含5 200个目标说话人和1 000个集外说话人的测试集进行开集辨认的条件下,在提高辨认的运算效率12.5倍的同时识别率仅下降0.3%。     

基于GMM超向量和Fisher-稀疏表示分类的说话人确认

针对说话人确认识别率低且易受到信道干扰的问题,提出一种基于GMM超向量和Fisher判别准则的稀疏分类算法。该算法首先采用GMM通用背景模型生成说话人的GMM超向量,在超向量集上利用类内协方差归一化方法抑制信道的干扰信息,通过计算GMM超向量与整体训练样本集的Fisher判别比来选择更具区分度的语音特征向量,构建高判别性的稀疏性过完备字典。最后,在过完备字典上对语音GMM超向量进行重构,选择重构误差最小的类别作为目标说话人。仿真实验结果表明:Fisher判别准则在稀疏性过完备字典的构建过程中具有较好的特征选择优势,可以提高稀疏分类的准确性。     

说话人识别中SVM核函数参数优化研究

在基于SVM的说话人识别系统研究中,如何获得理想的识别率是亟待解决的问题。SVM核函数是众多影响识别率因素中最明显的。该系统提高识别率的技术关键是SVM核函数的选取及其参数优化。为此,在对三种常用核函数的特点进行研究的基础上,利用网格搜索法来分别进行参数优选,通过实际语音的训练和识别验证识别效果。目前优选参数可以实现识别率≥99.9%且识别时间<0.1 s。     

基于一种新的特征提取的语音辨识

提出了一种新的二次特征提取的方法应用于说话人语音辨识.首先,通过基于熵的特征筛选方法,有效地剔除不重要或者噪声特征,消除语音特征的冗余,并获得其重要性排序,减少语音特征矢量的维数.然后,采用Fisher准则进一步进行参数选择,按 Fisher 比的大小选择特征向量作为投影轴,将高维空间中的特征矢量映射到低维的特征判别空间,然后以SVM作为分类器实现说话人辨识系统.实验结果表明,本文提出的方法在不影响识别率的情况下可以对输入数据有效降维,在噪音环境下取得了较好的识别效果,增加了系统的鲁棒性.     

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.     

一种应用于文本相关说话人确认的L-向量表示和改进的余弦距离核函数

提出了一种用于文本相关说说话人确认技术的i-向量提取方法和L-向量表示.一段用于注册或识别的语音可以用i-向量和L-向量联合表示.同时提出了一种改进的用于支持向量机(SVM)后端分类的核函数,改进的核函数可以同时区分说话人身份的差异和文本内容的差异.在RSR 2015语料集合1和集合2上验证系统的性能,实验结果显示改进的算法相对于传统的i-向量系统的基线能提高至多30%的识别率.     

基于FPGA的说话人识别系统设计与实现

针对当前基于DSP等硬核处理器的嵌入式说话人识别系统存在训练和辨认时间较长的问题,提出一种基于FPGA平台与矢量量化原理的说话人识别系统实现方案.在采用遗传算法进行矢量量化的说话人识别的系统中,该方案实现的硬件并行运算结构可大大减少求适应度的耗时.经测试,该实现方案在保证识别率前提下,可有效提高训练与识别速度.     

基于主成分分析的核Fisher判别方法在油水识别中的应用

根据测井数据结构复杂和交集严重的特点,将主成分分析思想应用到剔除奇异点和寻找两类样本的交集中,并在交集中应用核Fisher判别方法,进行油水判别,弥补了Fisher线性判别方法的不足.通过将主成分分析和核Fisher判别方法这两种理论有机的结合起来,提高了利用测井数据识别油水层的鉴别能力,实际应用中证明了本方法的实用性和有效性.