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MFCC特征组合参数的说话人识别研究

为提高说话人识别系统的识别率,提出了一种提取Mel频率倒谱系数（MFCC）与差分特征组合参数的方法:先对传统的MFCC参数进行特征分量归一化处理,提升MFCC系数的噪声鲁棒性;再用高斯混合模型(GMM)构建了说话人识别系统。使用TIMIT语音库进行实验测试,并比较了不同高斯混合数的MFCC特征参数组合对识别率的影响。结果表明:使用改进的MFCC混合参数明显地提高了说话人的识别率。     

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%.     

说话人识别技术——语音特征参数提取及组合

本论文重点对语音特征参数的组合进行了研究,通过参数的特征组合从不同的角度来反映说话人的个性特征,能够大大提高说话人识别系统的识别率。对其中的特征参数（MFCC及LPCC）的特性及提取过程进行了详细的解释和仿真。     

基于DSP开集说话人识别系统的实时实现

为了给说话人识别系统的应用提供一个较为重要的技术途径,利用美国TI公司生产的TMS320VC5402DSP作为CPU开发的DSP(D igital S ignal Processor)系统,实时实现了一个基于说话人自适应的开集说话人识别系统。为了提高系统的处理速度和识别的准确性,系统采用少量的语音数据产生说话人模型,在改进的矢量量化方法的基础上,利用一种说话人自适应的阈值处理算法,有效地提高了系统的识别率。同时对降低算法的计算量、数据的存储量进行了较深入的研究。从说话人识别的响应时间、训练时间等综合方面考虑,使真正意义上的说话人识别系统在DSP芯片上实现成为可能。实验表明,该系统在普通机房条件下,可以取得较好的实验效果,系统识别时间小于1 s,完全满足实时性的要求。     

说话人识别中语音特征参数研究

在说话人识别系统中,特征参数的选择和提取对系统的识别性能有关键性的影响。研究了两种重要的语音特征参数,线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数,在此基础上提出改进的相位自相关系数,通过实验对几种参数进行了对比,结果表明改进的相位自相关系数能够使系统的误识率明显下降。     

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.     

电话信道下应用DMFCC进行说话人识别

鉴别性Mel频率倒谱系数(DMFCC)是一种修正的Mel频率倒谱系数(MFCC),其更加强调语音频谱各个子带携带的鉴别性信息,采用自适应的非均匀的滤波器组设置。在宽带信号应用中,DMFCC的作用和效果已经被证明;但在窄带信号应用中,DMFCC还鲜见有成功应用的例子。该文在电话信道下对应用DMFCC进行说话人识别研究,在美国国家标准技术研究院(NIST)2006年说话人识别评测Female核心测试集上,以MFCC作为特征参数的系统的等错误率为7.57%,以DMFCC作为特征参数的系统的等错误率为7.25%,而采用基于逻辑自回归的线性融合方法把基于两种不同特征的系统在分数域进行融合后系统的等错误率可达到6.31%,相对于基于MFCC的系统等错误率下降16.6%。实验表明,在电话信道下直接应用DMFCC可小幅度提高性能;理论分析以及实验结果表明:二者存在一定的互补性,即把DMFCC和MFCC融合应用能够大幅度提高电话信道下说话人识别的性能。     

说话人识别技术研究

近年来,随着科学技术日新月异的发展,特别在生物识别技术领域中,说话人识别技术更是以其独特的优势受到世人瞩目,在生活中得到了广泛的应用。本文介绍了说话人识别的概念、原理及其识别方法,指出了说话人识别技术的应用前景。     

基于HMM的说话人确认系统的研究

探讨了HMM(隐马尔可夫模型 )在说话人识别领域中的应用 ,并对说话人确认系统中的关键问题———确认阈值的确定 ,提出了一种新的解决方法。实验结果表明 ,该方法较好地解决了不同说话人的确认阈值的确定问题。     

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SQLite技术的汉语语音识别数据库的建立

建立一个适合于特定说话人识别系统的汉语语音识别数据库,对推动说话人识别技术的研究和应用具有重要意义。本文基于支持向量机的说话人识别系统研究和开发过程中,构建了一个基于SQLite技术的汉语语音识别数据库,通过LabVIEW平台来实现对数据库控制操作。采用无序列样本和语音数据库样本分别进行比对实验。测试结果表明：一方面,无论是采用该语音识别数据库样本还是无序样本对说话人识别系统的识别率没有改变,这充分说明本系统建立的汉语语音识别数据库具有高稳定性和可靠性;另一方面,采用语音识别数据库样本其系统识别时间却明显缩短,这是改善基于支持向量机的说话人识别系统性能的有效途径。     

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。     

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.     

基于改进线性预测基音频率的语音情感识别系统

针对目前常见的语音特征提取方法应用于真实环境中,所提取的语音特征包含有噪声干扰的问题,进而导致情感识别时出现的分类模糊化情况,为此提出一种新的语音特征提取方法,即线性预测基音频率特征提取方法。它主要是基于线性预测系数来构建模型,利用构建的模型消除声道响应信息以及抑制噪声干扰。由于此方法对于分类模糊化问题没有得到较好改善,利用模型相同的LPCMCC(LPC Mel cepstral coefficients,LPC美尔倒频谱系数)来对线性预测基音频率进行改进,并设计基于线性预测基音频率、其改进特征、LPCMCC与SVM(support vector machines,支持向量机)的语音情感识别对比实验。对比实验表明,此改进特征提取方法应用在情感识别领域的平均精度最高为84%,比线性预测基音频率和LPCMCC要高出22%、14%。为了测试此改进特征在真实环境中的分类效果,在此改进特征的基础上设计了一种基于MATLAB GUI技术的语音情感识别系统。实验结果表明这种新的改进特征能有效改善情感识别时出现的分类模糊化情况,基于此改进特征的语音情感系统能广泛地识别出噪声干扰下的说话人情感。     

说话人识别的参量研究和语音库建设

本文对说话人识别中的几个基本问题进行了研究。语音参量是说话人识别的基础,用矢量量化方法,使用自建的语音库中的材料,研究了说话人识别中的各种参量的效果。实验表明,所采用的参量中,一种混合参量MC最好,倒谱系数CE次之。     

一个基于汉语单音节的讲话者识别系统的设计

结合汉语字单音节的特点，以０－９十个数字的音节设计局部码本，提出了在训练和识别过程中的ＦＳＶＱ算法，使讲话者识别系统的正识率达到９５％。     

基于SDCN算法的鲁棒性语音命令识别

提出了一种基于ＳＤＣＮ算法的鲁棒性语音命令识别。依赖于信噪比的倒谱正常化（ＳＤＣＮ）算法直接在倒谱域根据输入语音帧的信噪比（ＳＮＲ）来增加一补偿矢量,从而恢复未受污染的净语音信号,补偿矢量直接从训练环境和测试环境中记录的语音倒谱中逐帧比较得到,该算法对退化的环境具有很强的鲁棒性,实验结果证明,该算法简单,有效。