采用韵律特征的说话人确认系统

在文本无关的说话人识别中,韵律特征由于其对信道环境噪声不敏感等特性而被应用于话者识别任务中.本文对韵律参数采用基于高斯混合模型超向量的支持向量机建模方法,并将类内协方差特征映射方法应用于模型超向量上,单系统的性能比传统方法的混合高斯-通用背景模型(Gaussian mixture model-universal background model,GMM-UBM)基线系统有了40.19%的提升.该方法与本文的基于声学倒谱参数的确认系统融合后,能使整体系统的识别性能有9.25%的提升.在NIST(National institute of standards and technology mixture)2006说话人测试数据库上,融合后的系统能够取得4.9%的等错误率.     

采用支持向量机的说话者确认中的样本平衡

支持向量机在与文本无关的话者确认系统中已经取得了广泛的应用,但是在实际应用系统中获得的目标说话人样本与冒认者样本数量比一般在几千分之一,因此存在很严重的样本非平衡问题,冒认者样本选择的好坏直接影响到整个系统的性能。本文提出了两种挑选冒认者样本的方法。实验证明这些方法能有效地解决上述问题,性能比随机挑选冒认者样本的方法有了提升,经过在2004年NIST说话人识别数据库上进行测试,等错误率由9.3%降低到6.8%,错误率相对下降了26.9%。     

一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法

考虑单一算法在选取典型日负荷曲线上的不足,将改进后的可能模糊C均值聚类算法（PFCM）与模糊线性判别法（FLDA）相结合提出一种新的集成聚类方法。首先将原有的PFCM改进,得到改进后的PFCM,并将其应用于最佳聚类数的选取;然后将改进后的PFCM与FLDA相结合,将该集成聚类算法应用于负荷曲线的聚类。最后,通过某电网全年负荷数据验证了所提方法在典型日选取上的有效性。     

一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法

考虑单一算法在选取典型日负荷曲线上的不足,将改进后的可能模糊C均值聚类算法(PFCM)与模糊线性判别法(FLDA)相结合提出一种新的集成聚类方法.首先将原有的PFCM改进,得到改进后的PFCM,并将其应用于最佳聚类数的选取;然后将改进后的PFCM与FLDA相结合,将该集成聚类算法应用于负荷曲线的聚类.最后,通过某电网全...     

基于贪婪稀疏优化的欠定语音盲分离方法

提出一种基于语音信号稀疏特征的稀疏分量分析两步法,力图提高欠定情况下的语音信号盲分离性能.不同于传统的两步法,所提方法需要获取语音信号在变换域中的稀疏特征,将贪婪最优化思想引入至稀疏分量分析方法中,重构欠定盲分离语音源信号.通过仿真对比实验,展示了该方法应用于平稳声音信号和非平稳语音信号的盲分离效果,它能较好恢复语音源信号.与现有的最短路径法相比,所提算法可以提高两路以上观测信号的分离性能.相较于平滑L0范数算法,所提算法可以有效提高来波方向较近的语音盲信号分离性能.该方法具有更广阔的适用范围.     

基于深度神经网络的说话人信道自适应方法

针对说话人确认中的复杂信道环境干扰问题,提出一种基于深度神经网络的信道自适应方法。该方法首先在不同信道类型下训练得到音素信息相关的深度神经网络模型(Deep Neural Networks, DNNs),将说话人语音的声学特征参数在这些DNNs上进行自适应,得到各信道类型下的深瓶颈特征(Deep Bottleneck Feature, DBF)。然后将这些参数进行拼接并通过PCA降维,最后采用目前最有效的基于身份认证矢量（identity vector,i-vector）的建模技术对降维后的DBF进行建模,得到目标说话人模型和测试语音段的i-vector矢量用于最终说话人确认打分判决。在NIST SRE2010核心评测数据库上的实验结果表明,利用提出的方法能有效消除信道干扰对说话人确认的影响,在很大程度上提升了基于i-vector的说话人确认基线系统的性能。     

采用支持向量回归机的说话者确认系统

提出一种基于支持向量回归机的说话者确认方法.该方法利用高斯混合模型中的均值向量连接构成一个超向量来模拟目标说话者的身份特性.以该超向量作为分类样本,利用支持向量回归机的方法进行分类,从而在一定程度上减轻了信道因素对系统识别精度的影响.该方法在NIST2006年说话者识别数据库上实验得到的识别等错误率比采用支持向量分类机方法有了相对12.8%的降低.     

电视剧语音识别中的半监督自动语音分割算法

针对具有大段连续文本标注、但无时间标签的电视剧语音提出了一种半监督自动语音分割算法。首先采用原始的标注文本构建一个有偏的语言模型,然后将该语言模型以一种半监督的方式用于电视剧语音识别中,最后利用自动语音识别的解码结果对传统的基于距离度量、模型分类以及基于音素识别的语音分割算法进行改进。在英国科幻电视剧“神秘博士”数据集合上的实验结果表明,提出的半监督自动语音分割算法能够取得明显优于传统语音分割算法的性能,不仅有效解决了电视剧语音识别中大段连续音频的自动分割问题,还能对相应的大段连续文本标注进行分段,保证分割后各语音段时间标签及其对应文本的准确性。     

一种基于说话者话路变化的主成分分析方法

在文本无关的说话人确认中,训练与测试语音中信道环境的不匹配是一种说话者话路变化问题.这种不匹配会严重降低说话人确认系统的性能.为了有效解决该问题,本文提出一种基于说话者话路变化的主成分分析方法,将其应用在说话者确认中,我们将这种方法称为面向话路变化的主成分分析方法.这种方法能够与类内协方差归一化结合,进一步提高识别效果.在NIST 2006年说话者识别数据库上进行实验,证明该方法不仅在系统识别等错误率上比基线系统有了24.2%的降低,而且在计算复杂度上相对于目前传统的方法也有很大的优势.