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.     

基于话者聚类的多系统输出评分融合话者确认

针对短电话语音条件下文本无关说话人确认问题中语音数据不充分和电话信道失配问题,利用说话人特征参数之间的互补性,提出了一种对多子系统输出评分采用多个网络的融合策略,提高了话者确认系统的整体性能.实验结果表明:与传统的所有话者共享一个输出评分融合网络相比,应用多个融合网络,在采用KLD和GLR模型相似性测度时,系统等误识率分别下降了12.7%和10.8%.     

与文本无关的话者识别

本文提出一种采用数字信号迭加处理技术从语声中分离话者个人身份特征信息的实用方法,实验验证了这种方法的可行性,并以此建立了与文本无关的话者辨识和话者确认实验系统。通过大量实验,比较了从连续语音和从断续语音中提取话者个人特征信息的效果;比较了线性预测系数、反射系数、倒谱系数和对数面积比系数用于话者识别的效果。     

基于WCCN和余弦评分的话者确认研究

本征音话者识别方法能够在一定程度上补偿因文本无关造成的语音类失配,但它并没有涉及另一个重要的失配因素——信道失配.本文提出了一种在本征音方法基础上补偿信道失配的方案.首先用本征音方法进行语音类失配补偿,然后采用WCCN(类内方差规整)进行信道失配补偿,从而得到经过语音类失配补偿和信道失配补偿的话者因子并将其作为话者模型,最后采用余弦评分方法进行性能评测.实验表明,本文方法在等误识率和最小检测代价函数上具有较好表现,同时本文方法对话者建模所需要空间较小.     

话者自动验证系统的分析与研制

本文介绍了一个实时、有效的话者自动验证系统,重点对话者验证的机理进行了分析,并对与验证系统有关的几个主要问题作了简要的说明。该系统的主要特点是:选择了最能反映话者特征的基音和第二、三共振峰频率及其时变特性作为特征参数,有效地保证了系统验证的正确率;硬件上采用了以高速处理芯片C25作成的语音处理板,保证了话者验证中大量的计算工作的实时性;结构上将语音处理板作成PC机的插板形式,用户能通过PC机的友好人机接口对其实施各种有效的管理。目前该系统已在PC机上试制成功,初步测试表明达到了研制要求。     

基于PLAR的说话人确认系统的噪音鲁棒性

针对Mel频率倒谱系数(Mel frequency cepstralcoefficient,MFCC)特征的说话人确认系统在干净语音环境下具有很高识别率但在噪音环境下识别率急剧下降的缺点,构建了基于感知对数面积比系数(perceptual log area ratio,PLAR)特征的说话人确认系统,并对该系统的噪音鲁棒性进行研究。结果表明:PLAR特征具有较强的噪音鲁棒性。将PLAR与MFCC进行特征域和分数域的融合,利用两者之间存在着的互补性,可有效提高说话人确认系统的识别性能。     

基于话者分类和HMM的话者自适应语音识别

本文提出了一种基于话者分类和ＨＭＭ的话者自适应语音识别方法，采用对参考话者聚类、并按话者类分别建立ＨＭＭ模板的策略，对于新注册的用户，系统只需利用其极少量的语音，便可将与之最相近的一类模板指派给新用户，再采用基于谱空间映射的两级自适应方法，使系统自适应到用户的模式下工作．这种方法既提高了识别性能，又降低了自适应的难度，还有利于ＨＭＭ的建立．讨论了话者分类数和自适应语音数据对话者自适应效果及识别性能的影响，提出了一种在自适应语音数据不足情况下仍具有较好自适应效果的基于ＦＶＱ的码本自适应改进算法，该算法还具有对自适应字表不敏感的特点．     

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。     

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。     

用于SVM说话者确认系统的序列核

为了更好的将区分式分类方法应用于说话者确认系统中,该文提出了一种应用于支持向量机(supportvector machine,SVM)说话者确认系统的新型序列核,通过Gauss混合模型训练出每个说话人模型超向量作为支持向量机的输入样本,然后根据Gauss混合模型之间的Kullback-Leibler距离度量构造的SVM序列核函数对超向量进行训练和判决.在美国国家标准与技术研究所(NIST)2004和2006年说话人识别数据库上的实验证明了该核函数能在一定程度上提升整个说话者确认系统的识别精度和鲁棒性.结果表明,本文提出的应用于说话者确认系统中的核函数不仅具有明确的物理意义,而且改善了识别系统的性能.     

一种改进的新型说话人确认算法

在单芯片上实现的说话人确认系统是说话人识别应用的重要方向。该文面向片上应用,在使用DTW(dynamictime-warping)匹配方法的确认系统基础上提出一种改进的说话人确认算法,结合说话人确认的任务特点对DTW算法进行了改进:1)引入分层判决思想,2)在判决中结合单帧说话人区分能力估计,使系统的识别性能得到改进。新系统能够在对模板应用压缩处理后仍然保持良好的识别性能。测试表明新确认系统不做模板压缩时的等错误率为1.81%,经过1:8模板压缩处理后新系统的等错误率为2.35%。     

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.     

基于分数规整的发音方式鲁棒的说话人识别

实际环境下,一个说话人识别系统的性能受到很多因素的影响,说话人自身发音方式的变化所引起的训练与识别语音的不匹配是其中很重要的一个方面。该文以一个含有多种发音方式变化的数据库为基础,对于不限定发音方式变化类型的情形,在分数域提出了一系列发音方式分数规整(S-Norm)的解决方法。实验结果表明:SZ-Norm、ST-Norm及SZT-Norm的做法均使系统的整体性能在基线基础上有了明显提高,尤其是在SZT-Norm的情况下等错误率下降约为27%,这说明基于分数规整的方法是有效的。     

说话人确认技术中的一种分类器选择方法

目前主流的说话人确认系统一般包括若干个分类器,或称子系统,通过对各分类器输出分数的融合得到最终的识别结果。该文针对说话人确认系统线性分数融合中的分类器筛选问题,提出了最小矢量角(VAM)筛选准则,将各分类器得到的分数拼接成矢量,在分数矢量空间中考察各矢量的几何学关系,然后选取一个最优的矢量子集,使得它们经过线性组合能够与实际情况对应的参考矢量夹角最小。为了控制搜索规模,在分类器选取方案的优化中,采用模拟退火算法得到近似最优解。实验结果表明,基于VAM的分类器选择可以在降低所需分类器数目的同时提高系统的性能。较之依据单分类器性能最优准则选择分类器,在选择分类器数量n=16的情况下,系统等错误率相对下降15%。     

含语音增强模块的i-向量说话人识别性能分析

为解决文本无关说话人识别中训练与识别环境不同导致模式失配的问题,提出了一种采用语音增强模块进行前端预处理的i-向量说话人识别系统,从而提高系统对于环境噪声的鲁棒性.为评估不同语音增强算法的性能,利用NIST08核心测试集进行仿真实验.采用IMCRA算法对语音进行噪声估计后,分别用维纳滤波法、MMSE-LSA、传统谱减法和多频带谱减法等4种方法进行语音增强前端处理,在基于i-向量的说话人识别系统下进行实验.实验结果表明采用了语音增强的系统具有一定抗噪声性能,并且在高信噪比条件下,基于多频带的谱减法在此系统下性能最佳,而低信噪比情况下MMSE-LSA算法更有优势.     

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.     

基于语音质量的话者确认方法研究

针对传统的手机电话语音的说话人确认中,未考虑训练语音和测试语音信号本身质量对识别效果的影响问题,采用语音质量测量的方法对GMM-UBM方法进行改进,提出了利用多维基音参数,将基音偏离作为语音信号质量测量准则的方法,对GMM-UBM系统短时谱参数评分过程进行修正,得到基于语音信号质量的评分方法.通过在NIST SRE 2006 1side数据库中男性话者的实验表明,采用语音质量的评分方法能够有效提高系统的识别率,系统的等误识率和检测代价函数都有一定程度的改进.     

基于高维空间映射失配补偿方法的说话人确认

针对电话手机语音的文本无关说话人确认中,训练集语音和测试集语音来自不同信道所产生失配而导致系统性能下降的问题,采用一种基于高维空间映射的方法对系统进行补偿.在分析了已有的说话人确认系统的基础上,提出了一种基于特征参数映射支持向量机模型(PSVM)的说话人确认系统.首先用大量已知信道类型的语音训练出信道空间及映射矩阵,然后训练语音和测试语音都通过映射,消除因信道不同而导致的失配影响.在NIST数据库上的实验结果表明,这种方法弥补了训练语音和测试语音的失配,说话人确认系统的性能有了明显的提高.     

噪声源产生的声场强度分布的一种计算方法

提出一种计算噪声源产生的声场强度分布的简单方法