基于听皮层神经元感受野的强噪声环境下说话人识别

针对说话人识别易受环境噪声影响的问题，借鉴生物听皮层神经元频谱-时间感受野（STRF）的时空滤波机制，提出一种新的声纹特征提取方法。在该方法中，对基于STRF获得的听觉尺度-速率图进行了二次特征提取，并与传统梅尔倒谱系数（MFCC）进行组合，获得了对环境噪声具有强容忍的声纹特征。采用支持向量机（SVM）作为分类器，对不同信噪比（SNR）语音数据进行测试的结果表明，基于STRF的特征对噪声的鲁棒性普遍高于MFCC系数，但识别正确率较低；组合特征提升了语音识别的正确率，同时对环境噪声具有良好的鲁棒性。该结果说明所提方法在强噪声环境下说话人识别上是有效的。     

复杂环境下的说话人识别

支持向量机是统计学习理论的一个重要学习方法,它是专门针对小样本的;N维Mel倒谱系数和能较好的表征说话人特征。该文使用支持向量机和Mel倒谱特征和建立了一个文本无关的说话人识别系统,并且该系统不受说话人情绪影响。实验表明该系统对说话人识别有很强的适应性。     

噪声环境下基于特征信息融合的说话人识别

针对在干净的语音环境下说话人识别率很高,但噪声环境下说话人识别率急剧下降的问题,提出了一种在噪声环境下,利用信噪比权重对说话人的特征信息MFCC系数和基音周期进行非线性融合,同时对MFCC特征参数进行基于帧信噪比权重得分,并同传统的高斯混合模型算法和基于FO-MFCC联合分布的特征融合方法,在噪声环境下分别进行了说话人识别的性能比较,同时对提出的融合算法进行了仿真实现.实验结果表明:在噪声的环境下方法相比上述传统说话人识别方法,性能有了明显的提高,在干净的语音环境下性能相当.     

基于支持向量机的说话人识别研究

解决说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义，本文在研究支持向量机理论的基础上，采用支持向量机的分类算法实现说话人识别系统的训练和测试，并将小波去噪技术应用于说话人识别的预处理过程中，改善进入说话人识别系统的语音质量。实验表明，在说话人识别系统中，支持向量机结合小波去噪可以获得较好的识别率。     

基于改进噪声估计的谱减法应用于说话人识别

针对语音信号中存在加性噪声使MFCC的鲁棒性和识别系统的性能下降的问题,基本谱减法的引入在增强MFCC抗噪性上取得的效果有限,为了使MFCC具有更好的抗噪性,提出了一种改进算法,在谱减法的基础上引入谱熵的思想,利用谱熵值的分布逐帧进行噪声估计,可更精确地谱减去噪;实验结果表明,当语音中含有加性噪声时,与基本谱减法相比,改进谱减法的说话人识别系统抗噪性与鲁棒性更好。     

改进的美尔倒谱系数用于说话人识别研究

基于人耳听觉感知的MFCC较其他说话人特征具有强抗噪性、高识别率特点。考虑美尔滤波器组的结构,其只在低频区具有较高的分辨率,在高频区分辨率却较低,这样势必会遗失一些包含在高频区域的重要信息。利用反美尔域下的特征R-MFCC与MFCC的各自优点,将R-MFCC与MFCC结合,形成优势互补,并给出了衡量各种特征参数识别能力的Fisher准则,结合Fisher准则构造出一种新的混合特征参数。采用支持向量机分别以MFCC、R-MFCC以及新构造的混合特征为参数进行说话人的识别,实验证明基于Fisher准则的优选混合特征作为说话人识别特征是可行的。     

基于支持向量机的说话人识别研究

解决说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义,本文在研究支持向量机理论的基础上,采用支持向量机的分类算法实现说话人识别系统的训练和测试,并将小波去噪技术应用于说话人识别的预处理过程中,改善进入说话人识别系统的语音质量。实验表明,在说话人识别系统中,支持向量机结合小波去噪可以获得较好的识别率。     

基于能量检测的复杂环境下的鸟鸣识别

针对实际环境噪声使得鸟鸣识别准确率受到影响的问题,提出一种基于能量检测的抗噪鸟鸣识别方法。首先,对包含有噪声的鸟鸣信号用能量检测方法检测并筛选出有用鸟鸣信号;其次,根据梅尔尺度的分布,对有用鸟鸣信号提取小波包分解子带倒谱系数（WPSCC）特征;最后,用支持向量机（SVM）分类器分别对提取的小波包分解子带倒谱系数（WPSCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征进行建模分类识别。同时还对比了在添加不同信噪比的噪声下15类鸟鸣在能量检测前后的识别性能差异。实验结果表明,提取的WPSCC特征具有较好的抗噪功能,且经过能量检测后的识别性能更佳,更适用于复杂环境下的鸟鸣识别     

基于GMM的说话人识别系统设计与实现

现代通信中,说话人的身份认证技术一直是通信行业研究的重点和热点。而基于GMM和MFCC的说话人识别技术,是目前为止相对成熟和常用的方法。对说话人识别系统的构成做了相关的研究,并通过MATLAB编程,设计了一款以MFCC作为特征参数,基于GMM模型的说话人识别系统。经过实验测试,本系统能基本满足工作及家庭生活环境下的说话人识别需要。     

信道失配环境下鲁棒说话人识别

目前说话人识别系统在理想环境下识别率已可达90%以上,但在实际通信环境下识别率却迅速下降.本文对信道失配环境下的鲁棒说话人识别进行研究.首先建立了一个基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别系统,然后通过对实际通信信道的测试和分析,提出了两种改进方法.一是由实测数据建立了一个通用信道模型,将干净语音经通用信道模型滤波后再作为训练语音训练说话人模型;二是通过对比实测信道﹑理想低通信道及语音梅尔倒谱系数(MFCC)的特点,提出合理舍去语音第一﹑二维特征参数的方法.实验结果表明,通过处理后,系统在通信环境下的识别率提升了20%左右,与传统的倒谱均值减(CMS)方法相比,识别率提高了9%-12%.     

基于线性对数似然核函数的说话人识别

为了提高文本无关的说话人识别系统的性能,提出了基于线性对数似然核函数的说话人识别系统。线性对数似然核函数利用高斯混合模型对频谱特征序列进行压缩;将频谱特征序列之间的相似程度转化为高斯混合模型参数之间的距离;根据距离表达式,利用极化恒等式求得频谱特征序列向高维矢量空间的映射方法;最后,在高维矢量空间,采用支持向量机(SVM)为目标说话人建立模型。在美国国家标准技术署公布的说话人识别数据库上的实验结果表明,所提核函数具有优异的识别性能。     

基于EMD的改进MFCC的语音情感识别

人在不同情感下的语音信号其非平稳性尤为明显,传统的MFCC只能反映语音信号的静态特征,经验模态分解能够精细地刻画语音信号的非平稳特性。为提取情感语音的非平稳特征,用经验模态分解将情感语音信号分解为一系列固有模态函数分量,通过Mel滤波器后取其对数能量,进行DCT反变换后得到改进的MFCC作为情感识别的新特征,采用支持向量机对高兴、生气、厌烦和恐惧等四种语音情感识别。仿真实验结果表明：改进的MFCC识别率达到77.17%,在不同的信噪比下,识别率最大可提高3.26%。     

基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统

针对传统支持向量机（SVM）在说话人识别中运算量过大的问题,提出了VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统。它应用仅自适应均值向量的最大后验概率矢量量化过程（VQ-MAP）,来得到自适应的说话人模型,用此模型中的参数向量作为支持向量应用于SVM来进行说话人识别。用Matlab进行仿真实验,结果表明,基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统大大降低了运算量,SVM训练时间短,且具有较高的识别率。     

基于SVM的说话人识别参数选择方法

针对支持向量机(SVM)计算复杂度高的问题,采用归一化和主元分析变换算法对语音数据进行预处理,并把K倍交叉验证与网络搜索法相结合应用到语音识别中。分析结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比,该方法可以在识别率基本不变的情况下有效提高 SVM的参数寻优效率。     

基于梅尔频率倒谱系数与翻转梅尔频率倒谱系数的说话人识别方法

为提高说话人识别系统的识别率,提出了基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)与翻转梅尔频率倒谱系数(IMFCC)为特征参数的特征提取新方法。该方法利用Fisher准则将MFCC和IMFCC相结合,构造了一种混合特征参数。实验结果表明,新的混合特征参数与MFCC相比,在纯净语音库及噪声环境中均具有较好的识别性能。     

基于Curvelet的人脸识别

人脸的主要特征是曲线信息,提出了一种基于Curvelet变换的人脸识别算法。Curvelet变换在表达图像的曲线奇异性时,比小波变换和脊波变换能获得更稀疏的图像表示。在人脸识别中,用人脸的曲波系数来提取特征能更好地反映人脸的主要特征,文中使用支持向量机进行了识别。结果表明该方法比小波方法更有效。     

GMM与RVM融合的话者辨识方法

相关向量机(RVM)分类法使用概率输出克服了支持向量机(SVM)识别速率低的缺点,并且具有更好的稀疏性。但在与文本无关的话者辨别中,大量训练样本数据体现了RVM在模型训练时计算量与内存需求过大的缺点。针对以上特点,提出基于GMM统计特征参数与RVM融合的与文本无关的语者辨别系统,既有效地提取话者特征信息,解决大样本数据下的RVM训练问题,又结合统计模型鲁棒性高和分辨模型辨别效果好的优点。实验结果证明,该系统比基本的GMM系统具有更优的错误辨别率,比GMM/SVM系统具有更高的稀疏性。     

基于支持向量机分数等级融合的虹膜识别方法

提出了一种使用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的分数等级融合的虹膜识别方法。通过对虹膜纹理采用小波包分解,选择最高能量区域和次高能量区域提取特征向量,与注册入库的虹膜特征向量计算出海明距离。最后融合两个海明距离输入SVM进行识别。该方法减少输入支持向量机的维数。实验结果表明,该法提高了识别率,能够有效地应用到身份鉴别系统中。