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说话人识别技术广泛地被应用于互联网和通信领域,近几年,压缩感知理论受到国内外的广泛关注,该理论突破了奈奎斯特采样速率的限制,对可压缩信号在采样的同时也进行压缩,将压缩感知这一新理论与说话人识别这一亟需突破的领域相结合,为说话人识别系统性能的提升带来希望。本文针对与文本无关的说话人识别技术,深入研究了贝叶斯框架下的压缩感知算法,率先提出了基于贝叶斯压缩感知的说话人识别算法;然后针对基于压缩感知的说话人识别算法中的稀疏系数的特点,引入半高斯先验,详细分析基于该先验的贝叶斯压缩感知后,提出基于近似贝叶斯压缩感知的说话人识别算法。 相似文献
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比较了基于因特网的说话人识别技术中Mel倒谱特征各阶参数的抗噪性能,并分析和验证了交织及丢失数据替代技术对改善基于因特网的说话人识别系统性能的重要作用。 相似文献
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基于压缩感知重构信号的说话人识别系统抗噪方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于语音信号在离散余弦基下的近似稀疏性,本文对语音信号采用压缩感知(Compressed Sensing)技术进行压缩和重构,即将语音信号投影到随机高斯观测矩阵,并采用线性规划(Linear Program)方法进行重构,研究了重构误差与观测矢量点数的关系,分析了噪声环境下重构信号的频谱变化情况。针对噪声环境下压缩感知重构信号比原始信号频谱变化小的特性,提出了一种基于压缩感知重构信号的说话人识别系统抗噪方法,给出了不同信噪比下获得最高识别率时压缩感知观测矢量的最佳点数。 相似文献
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基于MFCC的说话人识别系统 总被引:9,自引:0,他引:9
说话人识别可以被看作语音识别的一种,是当前的研究热点之一.本文实现的说话人辨认系统,采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Ceptral Coefficients ,MFCC)作为特征参数.试验比较了MFCC、差分MFCC组合MFCC分别与VQ、DTW相结合的识别率.得出差分MFCC组合MFCC优于MFCC. 相似文献
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提出了一种基于压缩感知(CS)的说话人识别算法以及在ARM系统中的实现,首先,介绍压缩感知理论框架,提出说话人识别可以与压缩感知理论相结合的依据;其次,提出基于压缩感知的说话人识别算法的基本方法,即建立说话人语音特征数据库和基追踪匹配得到最大均值系数,其中,语音特征向量由GMM均值超向量核算法得到,大量实验数据表明,该方法一定程度上提高了识别率,并且在说话人集合较大的情况下识别效果较好。 相似文献
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基于鲁棒听觉特征的说话人识别 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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论文通过提取输入语音的美尔倒谱系数,线性预测倒谱系数及其差分的双重方法,在建模过程中,对原有的矢量量化模型进行改进,形成一种新的连续码字分布的矢量量化模型,并与传统的动态时间规整算法和矢量量化方法比较,进行与文本有关的说话人识别实验,获得了较好的效果。 相似文献
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识别正确率和抗噪性能固然是说话人识别的研究重点,但识别响应速度也是决定系统实用化的关键所在.本文成功地提出了基于说话人分类技术的分级说话人辨识方法,极大地提高了系统运行速度,随着注册说话人数的增多,较之传统的说话人辨识方法,其优势更加明显.同时在说话人确认中,该方法的使用,进一步提高了确认的正确率,有效地降低了错误接受和错误拒绝率.本文提出的可信度打分方法,也一定程度上改进了系统的性能.实验表明:基于说话人分类技术的说话人辨识方法使系统的运行速度平均提高了3.5倍,对说话人确认等误识率和最小误识率平均下降了53.75%. 相似文献