2D-Haar声学特征超向量快速生成方法

针对大数据量音频的高速处理,提出一种快速的声学特征超向量生成方法,有效提高音频识别系统的识别速度和精度.所提方法首先将多个连续音频帧的常用声学特征构成声学特征图,进而使用低复杂度的运算方法在其中快速提取维数达数十万的Haar-like声学特征;然后使用AdaBoost.MH算法,筛选出具有较高代表性的Haar-like声学特征模式组合,用以构成声学特征超向量;进而提出Random AdaBoost特征筛选方法,进一步提高特征筛选速度.实验结果表明,在音频事件识别、说话人识别、说话人性别识别3种场合下,使用Haar-like声学特征可以使SVM、C5.0、AdaBoost等识别算法获得比MFCC、PLP、LPCC等常用声学特征更高的识别准确率,同时可以获得7~20倍的训练速度提升和5~10倍的识别速度提升.      

说话人识别系统中特征提取的优化方法

声学特征提取是语音信号处理,如语音识别、语音唤醒、说话人识别等的核心技术之一.围绕说话人识别任务详细介绍了其主流声学特征,以及采用这些声学特征后所产生的问题和改进方法.同时,基于说话人区分向量(x-vector)说话人识别架构提出了一种双声学特征整合的方法,以改善识别性能,并在公开的VoxCeleb1数据集上对比几种常用声学特征在x-vector框架下的说话人识别结果,进一步验证了所提出的双特征整合方法的有效性.     

基于特征融合的说话人聚类算法

针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means...     

基于D-S证据理论的说话人识别方法

提出一种新的说话人识别方法,即将D-S证据理论应用于说话人识别中。该方法通过抽取说话人特征,用D-S证据理论对语音特征矢量的各个分量进行数据融合,重新分配基本概率赋值,并依此得出证据可信度,从而达到识别说话人身份的目的。仿真实验证明使用D-S证据理论对说话人的识别比使用矢量量化有更好的识别效果。     

基于量子逻辑线路神经网络的说话人识别方法

 由于说话人的语音信号具有时变性、随机性,其特征参数也呈现出高维及相邻帧变化较大等特点。从量子信息处理理论出发,将一帧语音信号视为一个量子态,在传统神经网络的基础上,利用量子逻辑线路构造神经网络,实现说话人语音信号的有效聚类,探索一种基于量子逻辑线路神经网络的说话人识别模型与方法。利用模型固有的大量全局吸引子,可有效降低语音信号处理的时间及复杂度。通过在经典计算机上模拟仿真,并与BP神经网络说话人识别模型进行对比,表明该方法能够加快说话人识别模型的收敛速率,对参数变化具有更好的鲁棒性,且其系统识别率比BP神经网络方法平均提高了3.34%。     

一种基于Fisher准则的说话人识别方法研究

在说话人识别系统中,提高反映说话人个性的语音信号特征参数的有效性和实时性是问题之一.本文在使用线性预测系数倒谱(LPCC)和美尔倒谱系数(MFCC)计算特征参数的基础上利用Fisher准则,构造了一种新的混合特征参数.这种新的参数在不增加系统计算量的同时,结合了LPCC和MFCC各自的优点,具有更好地表征说话人特征的能力,并在一定程度上消除特征的信息冗余,有利于信息的实时处理.     

应用于说话人识别的AdaBoost GMM算法

与文本无关的话者识别一般采用高斯混合模型(GMM),而AdaBoost算法是用于提高各种现有学习算法精度的一种通用的优化算法.论文中讨论如何应用AdaBoostGMM算法进行说话人识别.     

一种新型的与文本相关的说话人识别方法研究

在与文本相关的说话人识别研究中,既要包含说话人身份的识别,又要包含语音文本内容的识别.提出一种基于语音识别的与文本相关的说话人识别方法,从而建立说话人的声纹模型和语音文本模型,与传统的仅建立一种模型的方法相比,该方法能更精确地描述说话人身份信息和语音的文本信息,较好地解决了短时语音样本识别效果不佳的问题.测试实验表明,和传统与文本相关的说话人识别方法(如基于动态时间规整、高斯混合-通用背景模型)相比,由本方法建立的系统虚警概率降低了8.9%,识别性能得到了提高.     

基于支持说话人权重的快速说话人自适应算法

针对语音识别系统中快速说话人自适应问题,提出了一种支持说话人权重算法．该算法通过支持说话人的计算实现了说话人选择与自适应参数的降维,减少了自适应时的存储量,有效提高了自适应数据较少时的性能．有监督自适应的实验结果表明,在仅有一句自适应语句的情况下系统误识率相对非特定人（SI）系统下降了5．82％,明显优于其他快速自适应算法．     

基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应算法

针对特征语音说话人自适应算法的缺陷,提出了基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应方法.该算法能根据自适应数据量调整自适应参数,并采用基于最大互信息量准则的区别性参数估计方法,进一步提高了自适应性能.有监督自适应的实验结果表明,在仅有一句自适应语句的情况下系统误识率相对下降了6.7%,同时算法表现出了优于特征语音自适应方法的渐进性能.     

发音人语音特征参量的选择和提取

本文研究发音人识别特征参量的选择和提取,探讨参量选择的原则,提出一种混合特征矢量,并以时间域规正法规正语音长短。     

变异特征加权的异常语音说话人识别算法

常用的加权算法难以跟踪非常态语音特征的变异,为此,文中提出了一种变异特征加权的异常语音说话人识别算法.首先统计大量正常语音各阶MFCC特征的概率分布,建立正常语音特征模板;然后用测试语音特征与正常语音特征模板之间的K-L距离和欧氏距离来度量语音的变异程度,确定K-L加权因子和欧氏加权因子;最后利用加权因子对测试语音的MFCC特征进行加权,并将加权后的特征输入高斯混合模型进行异常语音说话人识别.实验结果表明,文中提出的K-L加权和欧氏加权的异常语音说话人识别算法的整体识别率分别为46.61%和42.25%,而基于各阶特征对说话人识别贡献的加权算法和不加权算法的整体识别率分别为39.68%和36.36%.     

基于MFCC特征组合参数的说话人识别研究

为提高说话人识别系统的识别率,提出了一种提取Mel频率倒谱系数（MFCC）与差分特征组合参数的方法:先对传统的MFCC参数进行特征分量归一化处理,提升MFCC系数的噪声鲁棒性;再用高斯混合模型(GMM)构建了说话人识别系统。使用TIMIT语音库进行实验测试,并比较了不同高斯混合数的MFCC特征参数组合对识别率的影响。结果表明:使用改进的MFCC混合参数明显地提高了说话人的识别率。     

基于动态环境下的说话人识别

为了解决动态环境下的说话人识别的辨认率问题,在识别阶段,把小生境粒子群算法应用于GMM之中。从实验得出,采用基于小生境粒子群的高斯混合模型提高了识别性能。     

基于小波变换的说话人识别技术

说话人识别技术是通过判断待识别人语音与预先提取的说话人语音特征是否匹配来鉴别说话人身份的一种生物认证技术,环境噪声是说话人识别技术走向实用化的一个主要障碍.针对噪声环境中说话人识别性能较差的不足,结合小波变换的优点,提出了将小波变换技术与传统的特征参数提取方式相结合的方法.该方法首先对语音信号进行小波分解,在此基础上再对小波系数进行阈值处理,仅保留阈值以上的数据,而后提取相关性不大的传统特征参数进行组合,分别作为说话人识别系统的输入矢量.仿真结果表明:在噪声环境中,说话人识别系统能较好识别出说话人,经过小波变换后再提取特征参数的方法可以得到更高的识别率,大大提高说话人识别系统的识别性能.     

一种基于改进的矢量量化算法的说话人识别方法

该文针对LBG算法可能有空胞腔产生及有些码字利用率低的问题,提出了一种改进的矢量量化算法,并将其应用到与文本无关的说话人识别研究,得到了一种新的说话人识别方法.实验表明,这种方法对说话人的识别性能好于基于LBG算法的说话人识别方法.