超音段信息对文本无关话者识别的影响

超音段信息主要由声调、语调和轻重缓急等信息组成,反映到特征参数就是基频及其时序信息、能量时序信息和音节长度等,这些信息是话者识别系统中的重要特征参数.在分析已有的提取这些特征参数的方法的基础上,提出了先进行语音切分,再提取声调、能量和音节长度等特征,并生成基于Bigram模型的超音段信息参数模型的方法.将此特征参数形成的模型作为使用MFCC为参数的话者识别主系统的辅助决策模型,实验结果表明：融合超音段信息模型的文本无关话者识别系统的EER相对下降10.5%.     

距离加权矢量量化文本无关的说话人识别

本文在研究说话人识别的矢量量化方法时，分析了用矢量量化建立说话人识别模型的可行性。针对量化码本描述的不完全性，提出了一种经距离加权的矢量量化方法，能更好地刻划出说话人语音特征空间的精细结构，从而提高正识率。本文还对特征参数ＬＰＣＣＥＰ的选取进行了理论分析和实验研究，提出了平均互—自差异比的概念，给出了一种对特征矢量的每一维分量识别能力进行定量化估算的公式。实验结果表明，距离加权矢量量化是一种具有很高正识率的与文本无关的说话人识别方法。     

多特征组合多分类器的方法用于“文本无关”的说话人辨认

组合多分类器可以看作是一种用于获得较高识别效果的混合系统，重点探索了以不同特征作为输入的组合多分类器方法。实验结果表明：利用多特征组合多分类器的方法可以提高“文本无关”说话人辨认系统的识别率和可靠性。     

基于组合神经网络的与文本无关的说话人识别

提出了一种用于N个说话人识别的组合神经网络,由N个子网组成,每个子网完成两类模式区分,将这N个子网组合起来完成N类模式的区分.子网选用RBF神经网络,并给出了自组织选取中心的方法.实验显示,对6名说话人,识别率达到94%.对10名说话人,识别率达93.17%.     

基于多音素类模型的文本无关短语音说话人识别

对于基于Gauss混合模型-通用背景模型(Gaussianmixure model-universal background model,GMM-UBM)方法的文本无关说话人识别,当测试语音时长缩短到很短时,识别率会严重下降。为了充分利用文本内容信息,该文提出了一种基于K-top多音素类模型混合(KPCMMM)的建模方法。在音素识别阶段,利用语音识别得到训练语音的音素序列,在说话人识别阶段利用音素序列对每个说话人训练多个音素类模型,测试语音则在最相近的音素类模型上进行打分判决,K是选取的相近音素类数。由于音素类定义的不同,KPCMMM方法分为基于专家知识和数据驱动这两类。实验结果显示选择合适的K值可以得到更好的识别结果。不同的音素类定义方法的比较实验结果显示:当测试语音时长小于2s时,对比GMM-UBM基线系统,该方法的等错误率(EER)相对下降38.60%。     

与文本无关的说话人识别系统的设计与实现

在虚拟仪器平台上,通过微型麦克与计算机声卡对语音信号进行实时采集,并进行消噪处理和端点检测,以美尔频率倒谱系数及其差分作为特征参数提取方法,应用改进的矢量量化一隐马尔可夫识别算法,设计了与文本无关的说话人识别系统。系统运行结果表明,本文实现的系统运算速度快,且具有较高的识别率。     

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.     

基于听觉模型特征的与文本无关说话人识别系统

基于听觉生理和心理学的感知机理,提出一种适于说话人识别的特征参数提取方法。该方法采用Gammatone滤波器组代替常用的三角形滤波器组计算出语音信号各子带能量,根据等效矩形带宽模型,确定了各个滤波器的中心频率与带宽。同时从语音信号各子频带携带的说话人个性特征信息量角度分析对滤波器子带进行加权处理,最后结合倒谱均值减方法对特征进行处理,最终生成具有较高鲁棒性的特征。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:提出的特征参数对含噪语音的与文本无关说话人识别具有较好的效果,在低信噪比情况下,具有比传统特征参数更好的噪声鲁棒性。     

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.     

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.     

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。     

基于G.729编码参数的语音特征及其应用

目的从低比特率语音编码参数中直接提取语音特征。方法针对G．729编码技术提出了一种从编码参数直接计算倒谱系数和基音／能量轨迹特征的方法。结果该方法通过对残差信号进行线性预测分析，提高了谱包络的精确程度，并从码本增益和延时参数中得到了基音／能量轨迹特征。结论说话人识别的实验结果显示，新方案能够使得基于G．729编码参数的说话人识别效果得到较明显的提高，达到了用解码语音进行识别的水平。     

基于多维参数的语音身份认证系统研究

本文研究了与文本相关说话人语音通过多维参数的语音身份认证系统进行身份认证的过程。重点研究了小波降噪、语音增强、辅助加权MFCC语音特征提取,混合HMM语音辨识的算法及实现问题。试验表明该技术在认证效率、准确度、自适应性方面有较好表现。     

一种基于HMMNN的说话人识别模型

隐马尔可夫模型(HMM)广泛应用于说话人识别系统中,主要研究了HMM与自组织人工神经网络(SONN)相结合的混合模型HMMNN,并分析构造了基于HMMNN的说话人识别的系统模型.     

一种基于量子势阱组的说话人特征提取方法

说话人特征提取是说话人识别系统中的关键环节,优良的特征提取算法既能有效反映说话人的基本特征,又能为识别的有效性提供保证.根据量子势阱理论,论文以透射系数、能量和频率的对应关系为切入点,构造出使频率和势阱一一对应的势阱组.针对语音信号的特点,将一帧语音信号视为一个量子态,利用势阱分离能量的特性,通过势阱组提取出信号的能量谱特征,并以此作为特征参数,探索了一种基于量子势垒组的说话人特征提取方法.仿真结果表明,在相同条件下,该方法可以降低算法的复杂性并能够有效的提取说话人特征,为说话人特征提取提供了新的研究方向.     

基于GMM全统计参数和SVM的文本无关话者确认

针对电话语音条件下的文本无关话者确认,提出了一种基于GMM(Gaussian mixturemodel)全统计参数和SVM(support vector machine)的话者确认方法,以克服语音特征参数直接建立SVM话者模型面临的困难.该方法使用由GM(general model)自适应均值得到的GMM提取统计参数,定义了一种合理利用全部统计参数的特征参数,并以此参数及线性核函数建立了具有良好性能的SVM话者模型.与GMM-UBM方法及另一种基于GMM统计参数和SVM的方法在NIST05SRE数据库中的实验比较,结果表明基于GMM全统计参数和SVM的话者确认方法拥有优异的性能.     

基于韵律语段的语音情感识别方法研究

语音情感识别领域提取情感特征时,普遍采用"不同情感类别,相同时长基准"的做法,忽略了人耳敏感的韵律段长会依情感不同而有所差异的现象。本文首先通过情感识别实验确定各类情感的最佳识别段长,作为人耳敏感韵律段长。并构造了基于韵律段特征的多重Elman网络模型,以期对不同情感基于特定敏感韵律段长进行识别和对多分类器识别结果进行有效融合,实现了对人耳情感辨识规律的模拟。结果表明,使用敏感韵律段特征的系统识别率达到67.9%,与使用定长语段特征相比有了很大的提高。