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%。     

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.     

一种改进的DTW语音识别系统

动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是语音识别的一种简单有效的方法,该算法基于动态规划的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。这里改进了传统的DTW算法,将其应用到实时语音识别系统中,并在计算机上进行了仿真。实验结果表明,改进后的算法,能有效提高孤立词的识别性能。     

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%.     

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．     

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．     

数据挖掘技术在语音识别中的应用

通过数据挖掘技术实现对语音来源的识别,从而完成对说话人身份的认证以及操作权限的分配,具有非常重要的理论和实际意义。主要针对相同和不同语音内容两个类别的说话人语音识别进行了研究。通过在说话人识别领域广泛应用的梅尔频率倒谱系数进行语音的特征提取,并结合动态时间规整算法进行模式匹配分类。特别地,在不同的语音内容识别探究中,在采用动态时间规整算法前,结合了K-means++算法以及主成分分析算法来对梅尔频率倒谱系数矩阵进行降维和聚类,以保证待匹配模板的维度相近或相同。结果表明,在相同语音内容的识别过程中,选择合适的阈值可以获得较好的识别效果。     

基于单个神经元的语音识别据识算法

语音识别是当今信息领域标志性技术,是最具发展前景的综合性学科之一。该文用语音识别系统模式匹配原理,对比分析了模板匹配算法DTW与人工神经网络中的ANN算法在语音识别据识中的应用;提出了一种基于单个神经元的拒识算法,实验结果表明该算法能达到较高的拒识率。     

基音模板函数法语音识别控制锁的实现

汉语特有的声调特征,表现为基音周期的有规律变化,也就是说声调体现于基音周期变化的模式。本文叙述了用基音模板函数法研究特定说话人核对的语音识别原理和方法,並制成语音识别控制锁。提取说话人语音的特征参数主要是声调特征(包括基音周期的长度及其变化的斜率)和时间特征等。经测试,对语音锁所有者(标准模板)的长期平均识别率为92％,其他人在已知标准单词时识别率为0.33％,未知标准单词时识别率为0％。作为衡量锁功能的指标引了对识别率系数K,当K大于100,语音锁可以实际使用。     

一种实时说话人身份识别系统的设计

设计一种以TM S320VC5402为核心,外围扩展语音编解码器、程序存储器、语音存储器等集成电路,基于定点数字信号处理器的实时说话人身份识别的系统.通过为每个语音命令设置3个模板的预留空间,使每个语音命令可以有3个模板参与识别,避免说话人语气和语调的变化产生的影响.在比较嘈杂的环境下,系统的正确识别率超过87%.处理器VC5402从识别中断并响应中断到CPU进入中断服务程序的第1条指令,需要20个时钟周期,系统的平均处理时间小于0.2 s.     

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...     

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DTW的俄语短指令语音识别

面向训练语料有限的语音识别任务,基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法对俄语语音进行识别。首先,以跨语言标注的语音语料为资源基础,研究融合音字转换和机器翻译的语音识别方法。其次,结合俄语语音特点,以元音为中心设置动态门限阈值,实现精确至音节的端点检测,识别速度提高了34.4%,准确率提高了14%。然后,综合时域、频域分析,提取反映语音静态特征和动态变化的参数模板。另外,引入全局限制和早弃策略改进DTW算法,避免病态匹配,缩小计算规模,使速度提高了19.7%,准确率提高了4.8%。在俄语短指令语音集上做五折交叉验证,识别准确率达到74.9%。     

藏语孤立词语音识别系统研究

藏语语音研究相当滞后,文章结合语音识别知识和藏语特点,尝试性地研究了藏语孤立词语音识别研究.首先提取MFCC参数作为语音特征参数,形成语音模板库,采用DTW模型实现了语音识别系统,并且针对藏语孤立词多音节的特点,改进了传统的基于短时能量和短时过零率双门限检测法,即加入了音节间静音段时长门限,提高了孤立词语音信号检测的准确性和识别率.     

语音识别和说话人识别中各倒谱分量的相对重要性

采用增减特征分量的方法研究了MFCC各维倒谱分量对说话人识别和语音识别的贡献。使用DTW测度,在标准英文数字语音库上的实验表明,最有用的语音信息包含在MFCC分量C₁到C₁₂之间,最有用的说话人信息包含在MFCC分量C₂到C₁₆之间。MFCC分量C₀和C₁包含有负作用的说话人信息,将其作为特征会引起识别率的降低。低阶MFCC分量较高阶分量更容易受加性噪声和卷积噪声干扰。     

基于GSMEFR编码的语音识别系统

主要讨论了对于小词汇量孤立词的汉语语音识别问题。文中采用欧洲通信标准委员会(ETSI)发布的GSMEFR声码器对输入语音信号进行特征提取。在识别模块采用基于动态规划原理的动态时转弯析(DTW)技术对提取的测试语音参数与训练模板的语音参数进行匹配，得到的误差最小值即为识别结果。实验结果表明，对于20条语音命令，识别准确率达到96％以上，识别时间小于1．5s。     

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.     

一种聚焦式模糊分段算法及其在语音识别中的应用

基于各类语音模型的语音识别系统中，未知语音与参考模板的匹配度处在临界状态时，系统容易发生误识别。针对这类问题，本文提出了一种聚焦式模糊分段算法，对语音特征矢量进行模糊分段量化；并将其应用于DTW语音系统中，对语音信号进行训练和匹配。实验证明：该算法能够有效提高系统的识别精度，并降低模糊分界内的误识别率。     

说话人自动识别技术研究

主要对文本无关的说话人识别技术进行一些探讨。与语音识别不同,说话人识别技术必须提取说话人依赖特点,而语音特征量的选取是利用说话人声音的频谱通过分离傅立叶变换(DCT)获得的。在训练阶段,每一个说话者通过矢量量化产生一个码书(语音数据库)。在认识阶段期间,通过对欧几里德距离代表VQ的计算来减少失真。在一定范围的说话人的语音库中,测试结果表明有很高的识别率,可以达到96%。     

基于MATLAB的孤立字语音识别试验平台

文章研究了两种不同语音识别算法—动态时间伸缩算法(DTW)和隐马尔可夫模型(HMM),并在模式匹配原理的基础上,设计、实现了在Matlab环境中,应用DTW识别法及HMM识别法的孤立字语音识别实验平台。