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。     

基于小波变换的说话人语音特征参数提取

在说话人识别系统中，提取反映说话人个性的语音特征参数是系统的关键问题之一，本文在研究小波变换理论的基础上，借鉴MFCC参数的提取方法，用小波变换代替傅立叶变换，提取了新的特征参数DWTMFC，并对常用的coif3、db6、db4、sym4、bior2．4这几种小波函数进行了比较，实验结果表明：coif3为提取语音特征参数的最优小波函数，DWTMFC参数的性能优于MFCC参数。     

基于语音识别的说话人身份辨识系统

提出一种在小字库孤立语音条件下,集成语音识别与说话人的识别技术,并进行说话人身份代码（密码）识别、认证．利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割,采用临界带特征矢量作为语音信号特征,分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法,提出了对语音模板各帧加权的改进方法．为提高识别响应速度,研究了多门限多轮次的判决方法,在增加多套模板、提高识别率的情况下,降低了系统的响应时间．     

基于FVQMM的说话人识别

为了克服传统VQ与GMM说话人识别的缺点,提出了一种新的FVQMM说话人识别方法。该方法综合了VQ、GMM和模糊集理论的优点。通过用模糊VQ误差尺度取代传统GMM的输出概率函数,减少了建模时对训练数据量的要求,提高了识别速度。实验结果表明该方法是有效的。     

基于小波包-LPCC的说话人识别特征参数

论文研究了小波包变换及LPCC参数的提取,在此基础上,提取了基于小波包变换和LPCC的新参数(DWT-LPCC),并基于GMM系统进行说话人识别实验.结果表明,相对于LPCC参数,DWT-LPCC参数大大提高了噪声环境下的说话人识别率.     

基于矢量量化的组合参数法说话人识别

 说话人识别的方法很多,提出的基于矢量量化(VQ)的算法,在语音特征表征上利用几种特征参数的组合使用来提高识别率,在VQ过程中,经典的K均值算法收敛速度快,但极易收敛于局部最佳点,为了使聚类算法收敛于全局最优点,同时提高识别率,采用模拟退火算法来改善聚类码本质量.讨论了具体的算法实现,并给出了一些实验数据,实验结果表明该处理方法是有效的.     

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。     

基于自适应小波收缩的抗噪声说话人识别

说话人识别面临许多实际困难,其中由于环境和采集通道因素导致信号不一致最具挑战性.在本文中,提出一种新的自适应小波收缩的抗噪声说话人识别方法.在小波收缩去噪的应用中,双阈值策略压缩抑制噪声,保留信号系数,用重叠语音信号端的梅尔倒谱系数的修正来识别.用两个公共可用的语音信号数据库来评价所提出的方法的有效性,并与其它方法相比.证明了所提出的方法在不同的噪声条件下具有更好的鲁棒性.     

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。     

基于虚拟仪器技术的VQ-SVM并行说话人识别系统

摘要：说话人识别混合方法是目前研究的热点,基于虚拟仪器技术并融合说话人识别技术,提出矢量量化和支持向量机方法结合,依托MATLAB实现运算,由LabVIEW以多任务管理和调用MATLAB来实现说话人并行识别处理。经自建小样本语料库仿真实验,结果表明：系统识别率98.54%、误识率5.28%、识别时间0.25秒,较单一矢量量化和支持向量机方法识别率分别提高了3.66%和1.16%,误识率分别降低了6.01%和4.43%;随着样本数的增多,矢量量化方法识别率呈上升趋势,而支持向量机方法识别率呈下降趋势。由此可见：两种方法优势互补实现并行识别可提高系统主体性能。     

基于小波包变换的说话人语音特征参数的提取

在说话人识别系统中,提出反映说话人个性的语音特征参量是系统的关键问题之一.在研究小波包变换的基础上,借鉴MFCC参数和其一阶差分参数的提取方法,用小波包变换代替傅立叶变换,提取新的特征参数DWPTMFCC.实验证明:这种方法具有较高的识别率.     

基于离散小波变换和RBF神经网络的说话人识别

为提高说话人识别系统的性能,结合离散小波变换与RBF神经网络提出一种说话人识别新方法。把小波变换与美尔频率倒谱系数提取相结合,使用离散小波变换代替美尔频率倒谱系数中的离散余弦变换,提取变换谱振幅作为特征参数。使用逼近能力、分类能力和学习速度均更优的RBF神经网络取代常用的BP网络,采用与输入样本相关的方法优化RBF网络初始权值选取。不同语音长度和信噪比的实验表明,系统识别率和鲁棒性均得到了提高。     

基于小波变换的模糊目标识别

针对图像处理问题中的模糊性问题,在不确定因素分类与影响分析的基础上实施去模糊处理,并与其他图像的降噪处理作比较.利用仿真实验系统地分析模型与算法的有效性;然后,利用小波变换对图像进行分解,提取小波系数和图像的能量特征,给出匹配与识别方法,通过实验与现有主要的目标识别方法作比较.结果表明,该识别法的识别精度高、速度快,比现有的目标识别方法的识别率平均提高了5.16%.     

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.     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的灰度图像数据压缩方法,采用双正交小波对像进行分解,作分解后系数的矢量量化。使用频率敏感自组织特征映射算法生成码书。这可避免直接矢量量化时的块效应,且相对于正交小波,恢复图像的质量也有所提高。     

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.     

基于临界小波参数和新序列核支持向量机的说话人识别

在研究可再生希尔伯特空间框架的基础之上,构建出一个新的序列核来对语音序列间的相似性进行度量.特征提取部分针对传统语音短时分析技术容易出现丢失信息的现状,提出了一种基于临界带宽的小波包变换算法.用美国国家标准与技术研究所(NIST)2004年评测数据集进行实验,结果表明该方法可以大幅度提高识别率.     

基于动态环境下的说话人识别

为了解决动态环境下的说话人识别的辨认率问题,在识别阶段,把小生境粒子群算法应用于GMM之中。从实验得出,采用基于小生境粒子群的高斯混合模型提高了识别性能。     

基于小波变换的波形特征抽取与识别

从设备诊断领域中特征信号模式识别的应用角度,探讨了基于小波变换的特征提取与识别方法.首先讨论了小波变换及其基本性质,进而探讨了基于小波变换模量极大点的特征抽取及基于模量极大点的幅值沿尺度s演变的特征提炼方法,并构造了全局的相似性度量,最后给出了分析实例.