说话人识别算法的研究

针对说话人识别问题,基于概率神经网络PNN,实验比较MFCC,ΔMFCC+MFCC分别与PNN相结合时的识别率。仿真结果表明,在文本有关情况下,当说话人说话内容为0～9的发音时,ΔMFCC+MFCC优于MFCC,使用PNN算法的识别率能够满足说话人识别的实际要求。     

混响和水下目标回波的相位耦合性

双相干谱分析是一种随机信号的现代分析方法,它保留了信号的相位信息且能有效地抑制高斯噪声,描述信号的非线性相位耦合.该文利用双相干谱对水下目标回波进行相位耦合性分析,提取纯混响和目标回波的双相干谱的最大值,将最大值及其对应的频率分布作为特征向量,在三维空间对纯混响和2类沉底目标回波进行了分类、实验数据证明了利用双相干谱特征可以有效地区分混响和目标回波,提高水下目标识别率.     

一种基于MFCC与PCP联合特征的和弦识别方法

结合乐理理论和信号处理理论,针对传统和弦识别仅考虑音高特性的音级轮廓特征PCP(pitch class profile)造成正确识别率较低的问题,提出一种以反映听觉特性的MFCC(mel frequency cepstral coefficent)与PCP的联合特征和稀疏表示分类器(sparse representation classification,SRC)的和弦识别方法.通过对两特征矢量的叠加构成新的和弦特征,然后利用SRC进行和弦识别.实验结果表明,与传统方法的识别率相比,本方法的识别率大幅提高.     

基于自适应心理声学模型的智能语音识别系统

针对包含环境噪声和信道失真等噪声的语音处理问题,提出了一种基于自适应心理声学模型的智能语音识别系统,并建立了听觉模型.该模型将心理声学和耳声发射(OAE)合并到了自动语音识别(ASR)系统中,利用AURORA2数据库分别在清洁训练条件和多训练条件下进行试验.结果表明,所提出的特征提取方法可以显著提高词识别率,优于梅尔频率倒谱系数(MFCC)、前向掩蔽(FM)、侧向抑制(LI)和倒谱平均值及方差归一化(CMVN)算法,能够有效地提高智能语音识别系统的性能.     

基于共稀疏模型的MAG焊熔透状态的识别

利用焊接过程中产生的电弧声信号,提出了一种基于修正的梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)共稀疏表示的焊接熔透状态的识别方法。通过对电弧声信号频谱的分析,修正梅尔滤波器组的各个中心频率,提取不同熔透状态下电弧声信号的MFCC特征参数;采用共稀疏表示模型,对提取的电弧声特征参数做判决稀疏表示,实现不同熔透状态的识别。实验表明,该算法具有较高识别率。     

基于MFCC和CHMM技术的语音情感分析及其在教育中的应用研究

语音情感识别作为一个新的研究热点,因其能解决教育中情感缺失的问题,而越来越受到研究者的重视.选取符合人类听觉系统感知的M el频率倒谱系数（MFCC）与各态历经型的连续隐马尔可夫模型（CHMM）进行语音情感特征的分析,并对大量的语音信号进行情感识别实验,识别正确率达到86.7%,为教育中的情感补偿提供了切实可行的依据.     

语音识别系统中的特征参数提取过程研究

美尔倒谱系数（MFCC）基于人耳的听觉特性,在语音识别实际应用中可取得较高的识别率.介绍了MFCC的基本原理以及提取MFCC的过程和方法,给出了一种硬件实现模型,并详细描述了各个子模块的设计方法.以VerilogHDL作为设计语言,在ISE、Modelsim开发工具下完成综合与仿真,最后在Xlinx Spartan-3e FPGA目标板上实现设计.     

水下目标特性特征提取及其融合

为解决基于回波法水下目标分类与识别问题,从水下目标回波的弹性亮点特性、多分量特性和能量积分特性出发,利用频域离散小波变换(FDWT)、希尔伯特谱(Hilbert谱)、希尔伯特边际谱、分数阶傅里叶变换(FRFT)4种时-频分析方法从不同角度对目标回波与混响进行分析.对所提取的特征进行压缩与融合,利用支持向量机完成对水下目标和混响的分类与识别.文中给出了发射换能器以不同掠射角工作时4种时-频特征及其融合特征的识别率.实验结果表明,随着掠射角的增大,总体识别率呈现升高的趋势,融合特征可以有效提高识别率.     

基于谱相关和分层结构神经网络的数字调制识别

本文提出了一种基于接收信号的谱相关函数和参数统计方法,提取出可用于数字调制信号识别的统计参数,该特征有效地抑制了高斯白噪声的影响,能实现对2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、4PSK、8PSK等六种数字调制信号的识别。分类器采用了分层结构的神经网络分类器,不需要设定判决门限,而且在收敛速度、训练时间以及识别率方面都有很大改进。仿真结果表明,在信噪比大于5dB时,系统的正确识别率可达95%以上。     

应用希尔伯特黄变换的水下目标特征提取

针对传统时频分析方法的水下目标特征提取各有其局限,采用了希尔伯特黄变换方法用于水下目标特征提取.仿真与实验数据的处理结果表明,希尔伯特黄变换方法对于信号的时频特性具有较高的分辨能力,希尔伯特边际谱能够清晰的突出目标弹性成分;希尔伯特谱能有效地展现目标的亮点结构,时频分辨力高于小波变换.研究表明混响具有与目标信号明显不同的希尔伯特谱特征,希尔伯特谱可以有效抑制混响.结果表明希尔伯特黄变换方法是一种有效的水下目标特征提取方法.     

MFCC特征加权应力影响下的变异语音识别

为了提高语音识别系统的顽健性，在对应力影响下语音数据分析的基础上，提出一种新的基于MF－CC系数加权的变异语音识别方法。它首先通过正常语音和应力影响下变异语音的差异求得一个变异影响因子，然后对该因子的倒数进行规正作为MFCC特征不同维的权值，从而减弱受变异影响较大的特征对识别性能的影响。对航空模拟飞行器中采集的特定话者小词表孤立词的实验表明，与传统的多重风格训练方法相比，该方法的识别率提高了10.9%；将其和倒谱平均减方法相结合，可进一步将识别率提高5.4%。     

MFCC和LPCC特征参数在说话人识别中的研究

特征提取是说话人识别系统中的一项关键技术,讨论了在说话人识别中语音特征的提取,详细介绍了求取MEL倒谱系数MFCC和线性预测倒谱系数LPCC的具体步骤和算法,并对MFCC和LPCC语音特征参数做出了理论分析和实验数据比较,通过实验论证了对于低频语音,采用MFCC参数的说话人识别在屏蔽噪音和抗噪声能力都优于采用LPCC参数的说话人识别.     

与文本无关的声纹识别系统的研究

声纹识别按识别的方式分为与文本相关和与文本无关两类。针对声纹识别技术中与文本无关的声纹识别问题进行研究。为提高系统的识别率,提出并实现了多特征参数组合的识别算法。该算法以LPCC,MFCC组合作为特征参数并将其应用到声纹识别系统中,实验结果表明组合特征参数由于充分利用了语音信号的相关特性和人耳听觉感知特性,比单独使用一种参数具有更好的识别效果。     

基于MFCC和HMM的气固流型辨识

针对气力输送管道中测控装置后常见的三种过渡流型,即中心流、环状流和层状流,采用静电传感器作为测量装置获得静电流动噪声信号,借鉴语音信号处理方法,提取静电流动噪声信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）及其一阶差分作为特征参数,用特征参数训练连续高斯混合密度隐马尔科夫模型（CGHMM）,建立不同流型的模型库,再用训练好的CGHMM模型对提取的特征参数进行分类,进而实现流型识别.实验结果表明,该方法识别率达到98%,为气固流流型识别及气力输送测控装置提供了新的研究方法.     

基于AR模型谱估计的调制方式自动识别算法

使用现代谱估计技术估计出平滑的调制信号功率谱,从信号的功率谱和信号平方的功率谱中提取出谱峰个数和谱峰的峰态量两个特征参数.在不需要先验知识的情况下,可对常用的MPSK和MFSK信号进行自动识别.仿真结果表明,两个新特征值在信噪比较低时（-2 dB）仍然能有较高的识别率.     

融合AP和GMM的说话人识别方法研究

针对在说话人识别过程中经典的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)阶数的确定具有很大随意性的问题,提出采用吸引子传播聚类方法(AP聚类)自动获取GMM的阶数,进而实现说话人识别的方法.首先,采用Mel频率倒谱系数法(MFCC)与差分倒谱相结合的方法,提取语音特征参数;其次,采用吸引子传播聚类方法(AP聚类)对语音特征参数进行聚类处理,从而自动获得GMM的阶数;在此基础上进行GMM模型的训练;最后,采用训练好的GMM模型对Timit标准语音库以及自制网络志愿者语音库进行说话人识别测试实验.实验结果为：使用了AP聚类算法获取GMM阶数的情况下,对Timit标准语音库的测试结果为100%;在自制网络志愿者语音库中,训练样本为168个,其中潮汕话样本10个,湖南话样本10个,测试样本为42个,测试结果为97.6%.实验结果表明,引入AP聚类自动获取GMM的阶数,可以显著提高说话人识别的精度和效率.     

短波信道下基于鲁棒语音特征参数的身份识别方法

针对传统语音特征参数经短波信道传输后严重变形,导致语音身份识别性能下降的问题,提出一种基于线性加权梅尔倒谱系数(LWMFCC)的鲁棒短波语音身份识别方法.首先根据F比方法研究短波信道对线性预测系数(LPCC)和梅尔倒谱系数(MFCC)的影响情况,从声道频率响应的角度分析这两种特征参数变形的共性;然后结合留数归一法和线性预测方法估计语音功率谱,并将功率谱经过梅尔滤波、离散余弦转换和相对谱滤波后,提取出自适应补偿信道影响的特征LWMFCC;最后采用高斯混合模型实现身份识别.实验结果表明,该方法提取的特征对短波信道的影响具有稳健特性,能显著提高身份识别率.     

基于MATLAB GUI的语音信号特征提取系统设计

语音信号的典型时频特性和核心处理算法是语音识别、合成和说话人识别等系统中的关键问题.结合线性预测分析技术(LPC)和美尔倒谱参数(MFCC)的算法原理,基于MATLAB GUI技术,设计完成了语音信号典型特征提取系统的界面平台,可实现语音信号的装载、播放和波形显示,LPC和MFCC的计算结果显示和数据存储等功能.界面的人机交互性好,操作简单方便,可提高对算法或数据处理效果的直观认识,对语音信号分析和处理等各个研究领域具有重要的现实意义.     

基于二维ICA基于二维ICA变换的语音特征提取

独立成分分析 (ICA)方法已经被广泛地应用于语音信号处理中.  讨论了ICA方法在语音信号特征提取中的应用.ICA被应用在对数Mel滤波器组变换域中来代替常用的离散余弦变换，后者被应用来得到Mel倒谱系数(MFCC)特征.我们将应用一种新的方法即二维ICA方法来发掘语音信号的时域跟频域的信息，从而提高语音特征的效率跟噪声鲁棒性.这些特征被用于基于高斯混合模型的说话人识别应用中.仿真结果表明我们得到的时频二维特征优于传统的一维特征.     

基于循环谱和改进的深度神经网络的频谱分析方法

频谱分析的关键在于准确识别信号的调制方式,而常用的自动调制识别方法在低信噪比下的识别率低,并且能够识别的信号调制方式种类数少。基于此种情况,提出了一种基于循环谱和改进的深度神经网络的频谱分析方法。该方法使用卷积神经网络、长短时记忆和深度神经网络相结合的神经网络(CLDNN)并将循环谱特征作为该网络的原始输入特征。仿真结果显示所提出的方法在信噪比为-2 dB时能够达到90%的识别准确率,极大的提高了低信噪比情况下的信号识别性能。