差分和加权Mel倒谱混合参数应用于说话人识别

说话人识别是信息技术和生物学的新一代身份验证方式,在说话人识别的研究中,特征参数的提取直接影响到识别系统最终的识别效率.通过对Mel频率倒谱系数特征参数进行分析研究,基于Mel频率倒谱系数改进加权函数,将体现个人语音特性的加权特征参数与反映语音帧间变化的差分Mel频率倒谱系数进行维度筛选,再进行参数混合.实验结果表明,通过改进加权函数提取得到的特征参数与差分Mel频率倒谱系数的混合参数在矢量量化的说话人识别系统中,码本容量为16和32时可以达到100%的识别率.     

基于鲁棒听觉特征的说话人识别

 为了提高噪声环境中说话人识别系统的性能,本文提出了一种鲁棒听觉特征提取的算法,并将其应用到说话人识别系统中.运用自适应压缩Gammachirp滤波器组模拟人耳耳蜗的听觉特性,对输入的语音信号进行频域子带滤波,将得到的对数子带能量作为听觉特征参数.分别运用离散余弦变换和核主成分分析方法,对提取的特征参数进行特征变换,降低特征参数的维数,提高特征参数的噪声鲁棒性和个性表现力.实验结果表明,将提取的新听觉特征参数应用到说话人识别系统中,新特征参数在鲁棒性和识别性能上均优于梅尔倒谱系数和基于Gammatone的听觉特征参数.     

一种语音特征参数子分量分析与有效性评价的新方法

语音信号中包含语义和说话人个性两大特征,其有效提取和强化对语音识别和说话人识别有着非常重要的意义。本文提出了一种语音特征参数中语义和个性特征子分量分析与有效性评价的4S方法,对语义和个性特征的成份比例进行分析,并通过量化指标评判特征参数对语音识别和说话人识别的有效性。运用4S分析方法对目前常用的特征参数LPC, LPCC和MFCC的子分量分析与有效性评价结果表明,所有的特征参数都更多地包含了语义特征信息,语义特征和说话人个性特征的成份比例因子LIR分别为1．30、1．44和1．61,并且,三种参数对语音识别和说话人识别的有效性均呈现出依次提高的特性。     

基于小波包分解的抗噪说话人识别特征参数

为了提高说话人识别中语音特征参数的鲁棒性,提取了新的特征参数DWT-MFCC,在提取该参数时利用了新构造的阈值函数,并基于高斯混合模型的说话人识别系统进行实验。实验结果表明,相对于传统的MEL倒谱系数（MFCC）参数,在相同的噪声环境下,DWT-MFCC参数具有更高的说话人识别率。     

说话人识别中语音特征参数的研究

一般的说话人识别系统包括特征提取和识别模型两部分，其中特征参数的选择对系统的识别性能有关键性的影响，现就特征提取展开研究，介绍了各种常用的语音特征参数及目前主流的两种参数的提取过程，并论述了小波分析应用于语音特征参数提取中的优势。     

基于BP神经网络的说话人识别技术的实现

说话人识别就是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征,通过对这些个人特征的分析和识别,从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的。神经网络是一种基于非线性理论的分布式并行处理网络模型,具有很强的模式分类能力及对不完全信息的鲁棒性,为说话人识别技术提供了一种独特的方法。BP(Back-propagation Neural Network)是一种非循环多级网络训练算法,有输入层,输出层和N个隐含层组成。首先概述了语音识别技术,介绍了BP神经网络训练过程的7个步骤及其模型,如何建立BP神经网络模型。同时介绍了与其相关的特征参数的提取,神经网络的训练和识别过程,最后,通过编程在Linux系统下实现说话人身份的识别。     

基于小波包分析特征参数的说话人识别系统

介绍了说话人识别系统,研究MFCC提取原理与小波包分析的基础上,提出了一种基于小波包分析的新型语音特征参数WPDC。在研究了WPDC提取算法的基础上,建立了一个神经网络模型的说话人识别系统,实验比较了MFCC与WPDC的识别性能,验证WPDC了具有很高的识别率,是一种很好的语音特征参数。     

基于GA-SVM的说话人辨认的参数优化

针对说话人的语音特征和说话人的个性特征很难分离的问题,提出了一种基于遗传算法和支持向量机的说话人辨认新方法,再结合特征各分量的相对重要性,实现了与文本无关的说话人辨认系统.采用30维特征,识别率从97.45%提高到了97.81%,实验表明GA-SVM加重算法提取的特征对系统有更好的识别能力,能从大量语音特征中提取出说话人的个性特征.     

基于Mel系数的特征参数在模仿语音中的应用研究

模仿者蓄意模仿说话人的语音,当相似度较高时,说话人识别系统就有可能被模仿者欺骗。语音特征参数作为说话人识别系统的关键组成部分,直接影响系统的性能。Mel系数是语音识别领域最成熟的特征参数之一,但是,MFCC特征参数在语音识别中对中、高频段的识别精度较低。为了解决上述问题,融合Mid-MFCC和IMFCC,采用增减分量法,提出了MMI-MFCC特征参数。实验结果表明,新的MMI-MFCC特征参数比传统的MFCC特征参数更有效的区分模仿语音的相似度。     

人脸语音动画中语音特征参数提取算法研究

人脸语音动画是虚拟现实领域的热点,语音特征参数提取是实现语音同步动画的前提和关键所在。为了能够提取鲁棒性更好的语音特征参数,在小波变换的理论基础上,借鉴MFCC特征参数的提取方法,运用表征语音动态特征的特征差分算法,提出了一种基于离散小波变换的语音特征参数（DWTMFCC）提取方法,并与反映语音情感特征的韵律参数相结合。通过基于LGB算法的VQ模型进行说话人语音识别,可以得到组合特征参数的识别率较高。