噪声环境下说话人识别的组合特征提取方法

针对在干净语音环境下识别率很高的说话人识别系统,在噪声环境下识别率显著降低的缺点,本文结合具有多分辨率分析特点的小波变换技术,提出一种基于小波变换的组合特征提取算法,以提高说话人识别系统在噪声环境下的识别性能。对40个说话人的语音库SUDA2002-D2,在噪声环境下进行的识别实验结果表明,本文提出的组合特征提取算法可以在噪声环境下有效地提高说话人识别系统的识别性能。     

基于改进语音特征提取方法的语音识别

在分析语音特征提取方法基础上提出一种改进组合算法,并采用HMM声学模型和Viterbi算法进行模式训练和识别.实验结果表明,该算法在噪声环境中具有较好的鲁棒性,能有效提高噪声环境下中文连续语音识别的正确率,增强语音识别整体性能,因此在噪声环境下的语音识别系统中具有一定的实用价值.     

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.     

基于不变集多小波的语音特征参数提取

在研究不变集多小波理论的基础上,借鉴Mel频率倒谱系数（MFCC）的提取算法,用多小波交换代替傅里叶变换及Mel滤波．构造了一种新的语音特征参数MWBC。汉语数字识别实验结果表明,提出的新语音特征参数MWBC的识别性能和抗噪性能均优于MFCC,为提高语音识别系统的噪声鲁棒性提供了一条新途径。     

抗噪声的小波谱压缩特征提取算法在语音识别中的应用

针对语音识别实际应用过程中的噪声问题,给出了一种新的抗噪声的特征提取算法,即先利用小波变换将语音信号进行小波子带分解,再根据人耳的听觉掩蔽效应,由谱压缩的技术,将小波变换后的子带语音信号进行压缩,从而提取其对应的语音特征。通过MATLAB软件建立实验平台,仿真实验结果表明该语音特征可以在噪声环境下得到较高的识别率。新的特征参数即充分利用了小波的抗噪声特性又有效地降低了语音识别中的训练环境和识别环境间的失配,具有抗噪声的特点。     

加性白噪声环境下语音特征参数鲁棒性的研究

随着说话人识别技术的发展,实用有效的说话人识别系统越来越成为研究的重点.语音特征参数的鲁棒性直接影响一个说话人识别系统的具体性能,过去主要针对移动通信环境下存在信道失真的问题,研究差分倒谱的鲁棒性.文中则主要在加性白噪声环境下研究Mel倒谱参数、Mel差分倒谱参数的顽健性以及它们经过倒谱系数零均值化（CMN）处理后识别性能的改进.从仿真结果可以看出：在加性白噪声环境下,差分倒谱参数具有很好的鲁棒性;倒谱系数零均值化能有效的除去加性白噪声.     

语音增强用于抗噪声的汉语说话人识别

大多数实际应用环境中总是存在各种各样的噪声，由于训练环境与识别环境不匹配，现有的绝大多数说话人识别系统在噪声环境中的性能都不可避免的急剧下降。为了让说话人识别系统在强噪声环境中，有较好的识别效果．研究一个将语音增强器和说话人识别系统级连起来的系统，该系统中将语音增强作为前端处理来提高输入的信噪比。实验证明，该系统具有很好的抗噪声性能。     

噪声环境下说话人识别性能的研究

为了提高噪声环境下说话人识别系统的识别性能,将基于听觉掩蔽效应的语音增强技术作为预处理器,对语音信号首先进行降噪处理,提高输入信号的信噪比。实验证明,经过降噪处理的语音信号送入说话人识别系统,提高了系统的识别性能。     

噪声环境中基于VQ说话人识别

噪声环境下,为了提高说话人识别系统的鲁棒性,需要对系统进行各种抗噪声处理。采用梅尔频率倒谱系数作为语音的特征参数,矢量量化方法进行模式匹配,将改进的基于听觉掩蔽效应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。语音增强器实验结果表明,经过降噪处理后提高了输入信号的信噪比,减少了语音失真,同时很好地抑制了背景噪声和残余音乐噪声。将经过降噪处理的语音信号送入说话人识别系统,提高了系统的识别性能。     

听觉特性和语谱特性在说话人识别中的应用

大多数说话人识别系统当由实验室走向实际应用时,环境噪声的存在会造成其识别性能下降。为了提高噪声环境下说话人识别系统的识别性能,将基于听觉特性和语谱特性的语音增强技术作为预处理器,首先对语音信号进行降噪处理,提高输入信号的信噪比。实验证明,经过降噪处理的语音信号送入说话人识别系统,提高了系统的识别性能。     

鲁棒性话者辨识中的一种改进的马尔科夫模型

为了提高话者识别系统的噪声鲁棒性,本文对CHMM 进行了改进,将每帧特征参数之间的差分参数来对应状态之间的转移,从而使帧间信息在模型中得到了体现.利用改进后的CHMM模型对不同的特征参数携带的信息进行信息融合.使得在强噪环境下,鲁棒性好的特征参数起主导作用,而在噪声比较小的环境下,精细度高的特征参数起主导作用.实验证明,这种改进的马尔可夫模型明显提高语音识别系统的鲁棒性能,这种技术具有良好的发展和应用前景.     

Speaker Adaptation Using ICA‐Based Feature Transformation

Speaker adaptation techniques are generally used to reduce speaker differences in speech recognition. In this work, we focus on the features fitted to a linear regression‐based speaker adaptation. These are obtained by feature transformation based on independent component analysis (ICA), and the feature transformation matrices are estimated from the training data and adaptation data. Since the adaptation data is not sufficient to reliably estimate the ICA‐based feature transformation matrix, it is necessary to adjust the ICA‐based feature transformation matrix estimated from a new speaker utterance. To cope with this problem, we propose a smoothing method through a linear interpolation between the speaker‐independent (SI) feature transformation matrix and the speaker‐dependent (SD) feature transformation matrix. From our experiments, we observed that the proposed method is more effective in the mismatched case. In the mismatched case, the adaptation performance is improved because the smoothed feature transformation matrix makes speaker adaptation using noisy speech more robust.     

Noise‐Robust Speaker Recognition Using Subband Likelihoods and Reliable‐Feature Selection

We consider the feature recombination technique in a multiband approach to speaker identification and verification. To overcome the ineffectiveness of conventional feature recombination in broadband noisy environments, we propose a new subband feature recombination which uses subband likelihoods and a subband reliable‐feature selection technique with an adaptive noise model. In the decision step of speaker recognition, a few very low unreliable feature likelihood scores can cause a speaker recognition system to make an incorrect decision. To overcome this problem, reliable‐feature selection adjusts the likelihood scores of an unreliable feature by comparison with those of an adaptive noise model, which is estimated by the maximum a posteriori adaptation technique using noise features directly obtained from noisy test speech. To evaluate the effectiveness of the proposed methods in noisy environments, we use the TIMIT database and the NTIMIT database, which is the corresponding telephone version of TIMIT database. The proposed subband feature recombination with subband reliable‐feature selection achieves better performance than the conventional feature recombination system with reliable‐feature selection.     

基于加权特征值补偿的说话人识别

背景噪声的存在,使得说话人识别系统的训练环境和测试环境发生失配,导致系统性能发生急剧下降。本论文提出一种加权特征值补偿算法,把由噪声引起的使带噪语音信号特征值与纯净语音特征值发生偏差的部分去除,从而使进入识别器的特征值接近纯净语音的特征值。在特征值补偿过程中引入了信噪比加权的方法。实验表明,这种方法能够有效的提高说话人识别系统的性能。     

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。     

具有环境自学习机制的鲁棒说话人识别算法

说话人识别系统实际应用时,一旦应用环境和训练环境不一致,系统的性能会急剧下降。由于环境噪声的多变性,系统训练时无法预测实际应用中的环境噪声。因此,引入环境自学习和自适应思想,通过改进的矢量泰勒级数(Vector Taylor Series,VTS)刻画环境噪声模型和说话人语音模型之间的统计关系,提出一种具有环境自学习能力的鲁棒说话人识别算法。系统应用中每当环境变化时利用语音输入前采集到的环境噪声信号来迭代更新环境噪声模型参数,进一步基于VTS确立的统计关系,将说话人语音模型自适应到实际应用环境来补偿环境失配的影响。说话人辨认实验结果表明,提出的方法在低信噪比条件下对于不同种类的噪声都能显著提升系统的识别性能。     

基于DDBHMM的数字语音识别

数字语音识别具有很高的识别率,具有较高的实用价值。为实现在真实噪声环境下能达到高识别率的数字语音识别系统,采用基于段长分布的隐马尔可夫模型(DDBHMM)进行了安静环境和带噪环境下,特定人和非特定人的数字语音识别试验。试验结果表明,基于DDBHMM模型的数字语音识别技术对真实非平稳噪声环境下录制的特定人和非特定人语音都具有较高识别率。     

自适应并行模型组合的鲁棒语音身份识别算法

由于环境噪声的影响,实际应用中说话人识别系统性能会出现急剧下降。提出了一种基于高斯混合模型-通用背景模型和自适应并行模型组合的鲁棒性语音身份识别方法。自适应并行模型组合是一种噪声鲁棒性的特征补偿算法,能够有效减少训练环境与测试环境之间的不匹配现象,从而提高系统识别准确率和抗噪性能。首先,算法从测试语音中估计出噪声特征,然后用一个单高斯模型对噪声特征进行拟合得到噪声均值和协方差。最后,根据得出的噪声均值和协方差,调整训练好的高斯混合模型均值向量和协方差矩阵,使其尽可能地匹配测试环境。实验结果表明,该方法可以准确地重构干净语音的高斯混合模型参数,并且能够显著提高说话人识别的准确率,特别是在低信噪比情况下。