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...     

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。     

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.     

基于小波包分析和支持向量机的说话人识别

在说话人识别系统中,语音特征参选是系统的关键问题之一.本文研究了MFCC参数、小波包分析.从听觉特性出发,提出基于小波包分析代替傅立叶变换的一种新的特征参数,给出了衡量各种特征参数识别能力的Fisher准则,结合Fisher准则构造一种新的混合特征参数,最后采用支持向量机实现说话人的分类识别.实验数据表明:有效地提高了说话人辨认系统的识别率.     

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。     

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.     

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HHT的语音特征参数提取及其在说话人识别中的应用

阐述了分析非线性、非平稳信号的Hilbert—Huang变换（HHT）算法。针对非平稳语音信号,提出了一种基于HHT的提取语音特征参数HHT—IF的新方法,设计了基于VQ的说话人辨认系统,分别采用HHT-IF和LPCC从不同角度进行说话人辨认实验。结果表明,特征参数HHT-IF用于说话人识别是可行的。     

基于EMD法的语音信号特征提取方法研究

为了提高语音信号的识别率,提出了一种基于经验模态分解(EMD)法的语音信号特征参数提取方法。该方法先对语音信号进行EMD分解,获得其内模函数;再进行FFT和DCT变换,得到特征分量,以此构成语音信号新特征参数。最后采用高斯混合模型(GMM)进行说话人语音识别,实验表明新特征参数取得了较好的识别率。     

说话人识别中的Mel特征频率倒谱系数

目的研究语音特征梅尔频率倒谱系数(MFCC)的选取对说话人识别系统性能的影响。方法采用基于平均影响值(MIV)的支持向量机(SVM)方法研究了说话人识别中的梅尔频率倒谱系数各维倒谱分量对于识别分类的贡献度。结果选择具有代表性的特征向量进行说话人分类识别,能得到维数更低、识别率更高的特征参数。结论通过MIV值可判断各维特征参数分量的重要性,选取权重值高的MFCC特征参数来提高系统识别率和缩短系统运行时间。     

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。     

基于量子逻辑线路神经网络的说话人识别方法

 由于说话人的语音信号具有时变性、随机性,其特征参数也呈现出高维及相邻帧变化较大等特点。从量子信息处理理论出发,将一帧语音信号视为一个量子态,在传统神经网络的基础上,利用量子逻辑线路构造神经网络,实现说话人语音信号的有效聚类,探索一种基于量子逻辑线路神经网络的说话人识别模型与方法。利用模型固有的大量全局吸引子,可有效降低语音信号处理的时间及复杂度。通过在经典计算机上模拟仿真,并与BP神经网络说话人识别模型进行对比,表明该方法能够加快说话人识别模型的收敛速率,对参数变化具有更好的鲁棒性,且其系统识别率比BP神经网络方法平均提高了3.34%。     

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%.     

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。     

基于浊音语音谐波谱子带加权重建的抗噪声说话人识别

提出了一个基于浊音语音谐波谱重建的说话人识别算法.该算法根据浊音语音短时频谱的结构特征和基音信息,对浊音语音谐波结构频谱进行子带加权重建,以补偿由噪声引起的训练与测试条件的失配.算法基于重建浊音频谱提取感知线性预测倒谱系数,与基音相组合作为说话人的语音特征参数矢量,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:所提出的浊音谱重建方法对多种类型含噪语音的噪声补偿均具良好效果,可以明显提高在噪声环境下的与文本无关的说话人识别的识别率,特别是显著提高低信噪比环境下的识别率,而不会明显降低纯净语音和高信噪比环境下的识别率.     

噪声环境中基于DTW的说话人识别

在VC＋＋环境下,提取PLAR特征参数,基于听觉特性和语谱特性的语音增强器作为预处理器,对语音信号首先进行降噪处理,建立了基于DTW的抗噪声说话人识别系统．实验结果表明,即使在信噪比比较低的情况下,该系统都会在一定程度上提高多种噪声环境下说话人识剐系统的识别性能．     

基于VQ的说话人识别系统的实现

系统以语音信号的LPC倒谱系数、差值倒谱系数、基音周期和差值基音周期的混合特征参数作为识别的特征矢量集,运用矢量量化(VQ)技术实现了与文本有关的说话人识别。在一个10人,1800个语音的语音库上进行了系统的识别实验,其中单音节语音的平均识别率达到了92%,双音节语音达到了96.67%,四音节语音达到了97.67%。系统用于实时识别也收到了较好的效果。     

基于神经网络的与文本相关说话人辨认系统

说话人识别是语音识别的一种特殊方式,对于各种领域的身份认证具有得天独厚的优势。以线性预测系数（Linear Predielion Coefficients,LPC）作为特征参数,采用多层感知器神经网络和BP算法建立了一个与文本相关的说话人辨认系统。实验结果表明,这种神经网络系统在说话人辨认中是有效的。     

声纹识别在校园网身份认证中的作用

说话人识别是语音识别的一种特殊方式,对于各种领域的身份认证具有得天独厚的优势.以线性预测系数（Linear Prediction Coefficients,简称LPC）作为特征参数,采用动态时间规整（DTW）算法建立了一个与文本相关说话人确认系统,它基于C/S（客户/服务器）模型,采用TCP/IP,能够实现局域网上的语音登陆.实验结果表明,这种系统在通过校园网进行说话人身份认证中是有效的.     

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.