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.     

电话语音双人检测算法

为了提高两个说话人情况下电话语音双人检测的性能,提出了一种基于长时距离与短时距离之和的双人语音分段算法,并对分段过程中的聚类过程进行了改进。对于分段得到的语音采用基于GMM-UBM(Gaussian mixturemodel-universal background model,GMM-UBM)模型的说话人确认算法,构成一个电话语音双人检测系统。实验结果表明:在美国国家标准技术局1999年组织的年度说话人识别评测双人检测数据库上的检测等错误率为15.1%。该算法取得了良好的效果。     

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%。     

随机轨迹模型中汉语连续语音识别基元的选取方案要

在比较各种汉语语音识别基元的基础上,结合汉语语音和随机轨迹模型的特色,提出了以音素类单元作为汉语连续语音识别系统的识别基元,基于音素基随机轨迹模型的汉语连续语音识别系统的实验结果表明,该方案可行。     

基于概率修正PLDA的说话人识别系统

为减弱注册语音与测试语音时长不一致对说话人识别性能的负面影响,提出一个概率修正PLDA建模方法.根据语音时长自适应改变传统PLDA模型中i-vector的概率分布函数,提高PLDA对每个说话人每段语音的时长表征能力,以增强说话人类别的区分度.为验证基于概率修正PLDA模型的有效性,进行了NIST SRE10 corecore测试集在3种不同时长的评测实验,以及NIST 2014 i-vector machine learning challenge测试任务.结果表明,相较于传统的PLDA训练模型,通过语音时长的约束提高了说话人识别性能.     

一种量子神经网络说话人识别方法

针对说话人语音特征空间边界存在模糊性的特点,构建了一种量子神经网络识别分类器,用于说话人识别,以改善存在交叉数据的语音特征参数的分类效果。提出了一种基于人工免疫算法的量子间隔训练方法,以改善传统量子神经网络训练算法的不足。以TIMIT语音库为测试语音,与传统BP网络和基于常规梯度下降量子间隔训练算法的量子神经网络做对比实验。实验证明,算法能有效提高说话人识别系统的识别率,同时与高斯混合模型相比,具有更好的抗噪声性能。     

快速口音自适应的动态说话人选择性训练

为解决语音识别系统实用中的说话人口音快速自适应问题,提出了一种动态说话人选择性训练方法。基于说话人选择性训练方法,采用基于Gauss混合模型似然分数计算的置信测度选择训练用说话人,改变训练用说话人的绝对数目选取方式,提高了选取的效能并拓展了选取标准的推广性。根据各个训练用说话人同被适应说话人的不同似然程度,加权地合成动态说话人选择性训练的语音模型,提高了自适应训练的效果。实验表明:该方法使识别率从80.16%提高到84.12%,相对误识率降低了19.96%,在实用中提高了基线系统的识别性能。     

防止假冒者闯入说话人识别系统

如何防止假冒者闯入,是说话人识别研究中的重要课题之一.回放高保真录音和模仿目标说话人声音是假冒者闯入说话人识别系统的2种常见方式.该文针对用高保真录音来闯入系统进行了初步探索.高保真录音设备是一个模数转换系统,语音通过它会发生一些特性变化.通过检测语音中是否存在高保真录音设备的特性,可以检测假冒者是否在使用回放高保真录音来闯入系统.以Gauss混合模型和通用背景模型(Gaussian mixture model-universal background model,GMM-UBM)说话人识别系统为基础,用语音数据的静音段对信道进行建模,检测待识别语音与训练语音的信道是否相同,进而判断是否属于高保真录音闯入.实验表明,加入了基于静音段的信道检测后,说话人识别系统对含有假冒者闯入的测试数据的等错误率下降了40％左右.     

汉语普通话与沈阳方言转换的研究

中国地域辽阔,汉语包括多种方言。方言转换技术可实现方言间语音的转换,丰富语音交流的方式,增强语音交流的可懂性、友好性和趣味性。该文分析了普通话与沈阳方言在声调调类与调值、时长和特殊词等方面的差异;探讨了普通话与沈阳方言转换的可行性;提出了基于混合聚类算法的方言基频转换模型、基于统计的方言时长转换模型和基于加权有限状态机的特殊词识别算法;通过基本转换和说话人音色还原构建了方言转换系统,实现了实时普通话语音输入、沈阳方言语音输出。评测结果显示通过方言转换系统得到的方言语音与目标方言语音具有较高相似度。     

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.     

中英双语混合语音识别研究

介绍了针对歌曲检索中出现的中英混合现象所开发的中英双语识别系统。在双语混合语音识别中,主要面临的2个问题：①在保证双语识别率的前提下控制系统的复杂度;②有效处理插入语中原用语引起的非母语口音现象。为了解决双语混合现象以及减少统计建模所需的数据量,通过音素混合聚类方法建立起一个统一的双语识别系统。在聚类算法中,提出了一种新型基于混淆矩阵的两遍音素聚类算法（TCM）,并将该方法与基于声学似然度准则的聚类方法进行了比较。实验结果表明：利用TCM进行音素聚类的识别性能优于基于声学似然度音素聚类的性能,最终得到的中英双语识别系统在纯英文测试集上的短语错误率（PER）相对基线单英文识别系统下降7.19%;在双语混合测试集上PER相对基线混合模型下降13.78%;同时在纯中文测试集上保持了基线单中文识别系统的性能。     

基于失配信息子空间失配补偿的话者确认

对于电话手机语音的文本无关说话人确认,语音受到传输信道、话筒等的影响,失配问题尤为显著.为此提出一种GMM-UBM框架下基于失配信息子空间的说话人确认失配补偿方法,该方法利用失配信息子空间和基准信息模型获得训练和测试语音的相对失配信息,此失配信息是失配信息子空间中超矢量的一种线性组合,补偿更为准确,能够根据失配对不同语音类的不同影响,对不同的语音类进行相应的补偿.NIST06数据库上的实验表明,经过失配补偿的系统性能在EER和MinDCF有近50%的提高.     

说话人识别信道补偿技术HNSSM

在说话人识别系统中,训练语音与测试语音的话机类型失配会使说话人识别系统识别性能显著下降。为了提高说话人识别系统的稳健性,在说话人模型合成和话机归一化的基础上提出一种新的信道补偿方法HNSSM(handsetnormalizationinsynthesizedspeakmodel),综合模型和分数两个方面对系统进行信道补偿。1999年美国国家标准技术局说话人识别评测语音库上的实验表明,采用新的信道补偿方法使系统在等错误率和最小检测代价上比仅采用倒谱均值减的基线系统分别降低了39.4%和20.9%,而且优于只采用说话人模型合成或话机归一化补偿的系统。     

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%.     

面向维吾尔语电话交谈式语音识别的词典设计方法研究

为了解决基于词语的维吾尔语语音识别系统集外词过多的问题,采用形态分析生成的语素或数据驱动切分生成的统计子词代替词语作为识别系统的词典单元。在此基础上,提出一种根据语素识别系统和统计子词识别系统在声学模型训练数据上的音素错误率差别选择词语最佳分解结果,从而构建语素-统计子词联合词典的方法。在维吾尔语电话交谈式语音识别任务上比较各个系统的性能。实验结果表明,语素或统计子词的运用能有效缓解词语系统集外词过多的问题。与词典大小为200K的词语系统相比,55K的语素-统计子词联合系统使测试集上的音素错误率从45.4%下降到43.8%。     

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.     

概率神经网络在文本无关说话人识别中的应用

采用基于听觉特性的Mel频率倒谱系数作为说话人识别特征参数,对概率神经网络进行了描述,并使用该网络进行了文本无关说话人识别研究.实验表明,对20名说话人,用7秒语音训练,3秒语音识别时,该方法可达到96.7%的正确识别率.     

基于混合Gauss归一化的语音转换方法

针对非对称语料库情况下的语音转换,提出了一种基于混合Gauss归一化的语音转换方法。通过背景说话人模型,分别自适应训练得到源说话人和目标说话人模型。利用训练得到的模型自适应参数,提出了基于Gauss归一化的特征映射方法,为了进一步提高转换效果,进而提出了混合Gauss归一化的方法。针对说话人模型中未被更新的参数,采用KL散度(Kullback-Leibler divergence)方法进行了优化。最后通过主客观实验对提出的算法的有效性进行了仿真和验证。实验结果表明:该文提出的基于混合Gauss归一化的语音转换方法,在倒谱失真度、转换语音的目标倾向度以及感知质量上,都获得了接近基于对称语音库的传统Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM)方法的效果。     

基于分类识别的隐马尔可夫模型语音识别技术

通过分析基于隐马尔可夫模型(HMM)语音识别的原理,针对模板提取过程中语音信号的基音频率差别增大而出现的语音识别率下降的问题,提出分类识别的方法,通过采用基音周期(Pitch)判决方法,将特征相近的帧合并,并计算基音频率的MEL频率倒谱系数,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别,最终通过仿真实验验证分类识别方法对语音识别率提高的影响,得出此方法的适用环境和范围.     

随机轨迹模型中汉语连续语音识别基元的选取方案

在比较各种汉语语音识别基元的基础上,结合汉语语音和随机轨迹模型的特色,提出了以音素类单元作为汉语连续语音识别系统的识别基元．基于音素基随机轨迹模型的汉语连续语音识别系统的实验结果表明,该方案可行．