小波消噪在说话人识别系统中的应用

说话人识别技术是根据待识别人的语音与预先提取的说话人语音特征是否相匹配来鉴别说话人身份的一种生物认证技术,具有广泛的应用前景。采用矢量量化（VQ）方法,可以在信息量损失较小的情况下更好地压缩数据量,从而增高说话人识别系统的识别率。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VQ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。     

说话人识别综述

生物识别,是通过生物信息来识别人身份的技术,说话人识别是一种通过人的声音来识别人身份的技术。说话人识别是生物识别领域的重要研究课题之一。本文首先介绍说话人识别的背景和研究意义;其次介绍目前在说话人特征提取方面所采用的方法;再次介绍说话人识别方面所采用的方法研究;最后分析说话人识别的研究困难和未来发展趋势。     

基于SQLite技术的汉语语音识别数据库的建立

建立一个适合于特定说话人识别系统的汉语语音识别数据库,对推动说话人识别技术的研究和应用具有重要意义。本文基于支持向量机的说话人识别系统研究和开发过程中,构建了一个基于SQLite技术的汉语语音识别数据库,通过LabVIEW平台来实现对数据库控制操作。采用无序列样本和语音数据库样本分别进行比对实验。测试结果表明：一方面,无论是采用该语音识别数据库样本还是无序样本对说话人识别系统的识别率没有改变,这充分说明本系统建立的汉语语音识别数据库具有高稳定性和可靠性;另一方面,采用语音识别数据库样本其系统识别时间却明显缩短,这是改善基于支持向量机的说话人识别系统性能的有效途径。     

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.     

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。     

模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用

语音识别是让机器听懂人的说话,并准确地识别出语音的内容和执行相应操作的技术．该文介绍了语音识别发展的过程,语音识别系统的结构和识别过程,模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用以及语音识别中的关键技术和面临的问题．最后讨论了语音识别技术存在的优点和不足,并展望了其应用研究的前景．     

基于DSP开集说话人识别系统的实时实现

为了给说话人识别系统的应用提供一个较为重要的技术途径,利用美国TI公司生产的TMS320VC5402DSP作为CPU开发的DSP(D igital S ignal Processor)系统,实时实现了一个基于说话人自适应的开集说话人识别系统。为了提高系统的处理速度和识别的准确性,系统采用少量的语音数据产生说话人模型,在改进的矢量量化方法的基础上,利用一种说话人自适应的阈值处理算法,有效地提高了系统的识别率。同时对降低算法的计算量、数据的存储量进行了较深入的研究。从说话人识别的响应时间、训练时间等综合方面考虑,使真正意义上的说话人识别系统在DSP芯片上实现成为可能。实验表明,该系统在普通机房条件下,可以取得较好的实验效果,系统识别时间小于1 s,完全满足实时性的要求。     

一种基于改进的矢量量化算法的说话人识别方法

该文针对LBG算法可能有空胞腔产生及有些码字利用率低的问题,提出了一种改进的矢量量化算法,并将其应用到与文本无关的说话人识别研究,得到了一种新的说话人识别方法.实验表明,这种方法对说话人的识别性能好于基于LBG算法的说话人识别方法.     

基于似然比框架的法庭说话人自动识别系统构建与验证

为了探究法庭说话人自动识别技术在司法实践中的应用价值,研究使用深度神经网络提取说话人身份向量,并构建了基于d-vector PLDA的法庭说话人自动识别系统,选用开源语音数据集VoxCeleb1和VoxCeleb2作为系统评测语料,在似然比框架下,利用不同采样率的语音数据和不同规模的训练数据集进行了系统测试和性能验证实验。结果表明,基于d-vector PLDA模型的法庭说话人识别系统识别性能优良,在司法语音实践中具有良好的潜力和应用前景,而基于高采样率语音数据的训练测试和较大规模PLDA自适应训练数据集的系统识别效果更佳。     

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...     

说话人自动识别技术研究

主要对文本无关的说话人识别技术进行一些探讨。与语音识别不同,说话人识别技术必须提取说话人依赖特点,而语音特征量的选取是利用说话人声音的频谱通过分离傅立叶变换(DCT)获得的。在训练阶段,每一个说话者通过矢量量化产生一个码书(语音数据库)。在认识阶段期间,通过对欧几里德距离代表VQ的计算来减少失真。在一定范围的说话人的语音库中,测试结果表明有很高的识别率,可以达到96%。     

一种改进的新型说话人确认算法

在单芯片上实现的说话人确认系统是说话人识别应用的重要方向。该文面向片上应用,在使用DTW(dynamictime-warping)匹配方法的确认系统基础上提出一种改进的说话人确认算法,结合说话人确认的任务特点对DTW算法进行了改进:1)引入分层判决思想,2)在判决中结合单帧说话人区分能力估计,使系统的识别性能得到改进。新系统能够在对模板应用压缩处理后仍然保持良好的识别性能。测试表明新确认系统不做模板压缩时的等错误率为1.81%,经过1:8模板压缩处理后新系统的等错误率为2.35%。     

基于深度神经网络和Bottleneck特征的说话人识别系统

近来,一种结合语音识别中深度神经网络(deep neural network,DNN)模型和说话人识别中身份认证矢量(identity vector,i-vector)模型的方法被证明对说话人识别十分有效。为了进一步提升系统性能,该文提出使用基于说话人标签的DNN模型提取Bottleneck特征代替该模型中的短时频谱特征来计算充分统计量,从而使统计量中包含更多有利于说话人识别的信息。在美国国家标准与技术研究院说话人识别库2008年度女性电话对电话英语测试任务上进行的实验证明了该方法的有效性。相比原来的短时频谱特征,基于Bottleneck特征的说话人识别系统在等错误率和最小检测代价上相对减小了7.65%和5.71%。     

语音识别在公安工作中的应用

语音识别是根据语音波形中反映说话人生理、心理和行为的语音特征参数识别说话人身份。由于其独特的技术优势,语音识别技术在公共安全领域得到越来越广泛应用,为公安部门有效预防犯罪和快速侦查破案、提高工作水平和工作效率提供支持和帮助。随着技术的发展,语音识别必将成为科技强警的重要手段之一。     

说话人识别技术的研究进展

说话人识别技术作为一种身份识别的手段,具有独特的优势,是语音信号处理中的重要组成部分,近年来也逐渐成为国际上研究的热点.本文综述了说话人识别技术的发展及其相关技术,对现有的各种方法的优点和不足进行了分析,并对其中存在的问题和未来的研究方向进行了探讨.     

基于因特网的说话人识别技术研究

比较了基于因特网的说话人识别技术中Mel倒谱特征各阶参数的抗噪性能,并分析和验证了交织及丢失数据替代技术对改善基于因特网的说话人识别系统性能的重要作用。     

噪声环境下话者识别系统的特征提取

说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份,它在许多领域内有良好的应用前景。本文重点研究在噪声环境下,话者识别中语音信号的特征提取。应用线性预测的MFCC特征提取方法提高鲁棒性。提取几种重要的语音特征参数,包括LPCC、MEL倒谱系数、线性预测倒谱系数等,对这些参数进行分析和比较,以达到话者识别的目的。     

基于HMM的说话人确认系统的研究

探讨了HMM(隐马尔可夫模型 )在说话人识别领域中的应用 ,并对说话人确认系统中的关键问题———确认阈值的确定 ,提出了一种新的解决方法。实验结果表明 ,该方法较好地解决了不同说话人的确认阈值的确定问题。     

基于i-vector全局参数联合的说话人识别

以高斯通用背景模型(Gaussian mixture model-universal background model,GMM-UBM)和i-vector模型为主的说话人识别算法在实际应用中取得了不错的成绩,但i-vector说话人识别模型中存在没有充分考虑通用背景(uni-versal background,UB)数...     

一种简单有效的说话人身份认证方法

采用生物的特征识别技术,对说话人识别中说话人确认与说话人辨认的传统方法与分类进行了讨论,对现在使用的各种说话人识别算法进行了综合分析。以LPCC(Linear Prediction coding Coefficient)和MFCC(MEL Frequency Cestrum Coefficient)两种特征参数提取为基础,对GMM(Gaussian MixtureModels),VQ(vector Quantization),DHMM(Discrete Hidden Markov Model),CHMM(Concatenation HiddenMarkov Model)等几种识别方法进行了实现,做到了真正的与文本无关。特别以GMM识别方法的部分实验结果为例进行分析,解决了系统中的阈值设置问题,改进了该方法的决策手段。根据实验数据,在各种方法中,说话人确认的错误拒识率和误识率相对说话人辨认总是较高,本文把说话人辨认的阈值选择方法应用于说话人确认,以多模板匹配方式为辅助,使得说话人确认的错误拒识率和误识率大大降低,并通过实验证明了该种改进方法的有效性。