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.     

基于瓶颈特征的藏语拉萨话连续语音识别研究

基于从深度神经网络提取的瓶颈特征具有语音长时相关性和紧凑表示的特点, 将瓶颈特征及其与MFCC的复合特征用于藏语连续语音识别任务中, 可以代替传统的MFCC特征进行GMM-HMM声学建模。在藏语拉萨话连续语音识别任务中的实验表明, 瓶颈特征的复合特征取得比深度神经网络后验特征和单瓶颈特征更好的识别表现。     

融合MFCC和LPCC的语音感知哈希算法

为了提高语音感知哈希算法的鲁棒性和识别小范围篡改定位的能力,利用人类听觉模型提出了一种语音感知哈希算法.该算法基于人类听觉特性,首先对倒谱系数MFCC算法每帧的滤波器数量进行控制,得到每帧语音的梅尔频率倒谱参数;其次对自适应梅尔倒谱系数MFCC参数和语音LPCC系数进行融合,并采用分块方法对特征矩阵进行处理,对特征块进行2DNMF分解运算,降低特征矩阵的复杂度;最后对分解后的系数矩阵进行哈希构造,得到语音感知哈希串,利用哈希匹配实现语音认证.结果表明:该算法可以有效提高哈希认证的鲁棒性,并能够实现语音小范围篡改定位功能.     

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%.     

声纹识别特征MFCC的提取方法研究

目的:研究声纹识别在人的个体生物特征识别中的应用。方法:利用符合人听觉特性的语音特征参量MFCC作为识别特征,并且在Matlab平台上对MFCC的提取算法进行了详细的阐述和程序设计。结果:在实际应用中取得了较高的识别率。结论:采用MFCC作为特征参数进行声纹识别,其正确率比用LPC等作为特征参数有较大的改善。     

一种基于MFCC与PCA的改进型语音识别算法

Mel频率倒谱系数(MFCC)是语音特征提取的一种常用方法。因其能够充分模拟人耳的听觉系统,具有较高的识别精度,所以在语音识别中得到了广泛的应用。本文针对MFCC在语音识别中对中高频区域识别精度不高的固有缺陷,通过将MFCC、Mid MFCC、IMFCC与主成分分析(PCA)相结合,提出了一种在全频域实现精确且快速的识别方法,并进行了仿真实验验证。     

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...     

基于修正MFCC参数汉语耳语音的话者识别

耳语音的话者识别是一个较新的研究课题,许多参数模型与正常音存在差异.例如话者识别中常见的M el倒谱系数(MFCC)应用于耳语音中就存在共振峰和听觉敏感区域定位的偏差.基于对耳语音共振峰位置、能量以及人耳对耳语音听觉模型的研究提出了修正MFCC参数MFCCM和MFCCExp-Log,并结合两种参数的特点,改进了传统隐马尔可夫模型,建立了适用于耳语音的汉语话者识别系统.通过1 600个音的话者识别实验得出采用MFCCM的正确率为88.88%;MFCCExp-Log参数为91.38%;如果采用改进隐马尔可夫模型正确率可以提高到92.31%,均高于传统参数模型.实验表明,修正MFCC参数可以作为表征耳语音特点的参数,它提高了耳语音话者识别系统的识别率.     

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。     

基于Matlab的藏语语音MFCC参数提取研究

MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)是语音处理过程中需要提取的重要频率参数之一,因其很好地模仿人耳的听觉感知,在各种语音识别和合成过程中得到广泛的应用。文章在分析标准的MFCC参数提取算法基础上,通过合并参数算法提取了藏语语音的MFCC,并给出了在Matlab里进行仿真实验的详细步骤。