说话人识别中语速鲁棒性研究

如今,说话人识别技术已经比较成熟,但依然有很多因素影响说话人识别系统的稳定性。本文针对说话速度对说话人识别的影响进行了一系列的研究工作。通过模型空间分布可视化和语音频谱观察两方面来分析不同语速语音的差距。然后,提出了最大似然线性回归(MLLR)和Constraint MLLR(CMLLR)的方法对模型和特征进行变换,使训练端和测试端的语音特征互相接近匹配。通过实验发现,MLLR和CMLLR能较好地提高说话人识别系统中语速鲁棒性。     

连续隐马尔可夫模型和神经网络在说话人识别中的比较

连续隐马尔可夫模型（CHMM）和人工神经网络（ANN）广泛的应用于说话人识别系统中，本文分别建立基于这两种模型的说话人识别系统，提取感知谐波倒谱系数作为与文本有关的说话人识别的特征参数，并分别在理想和噪声环境下仿真比较。实验结果表明ANN和CHMM模型在理想环境下平均识别率基本一致，而在噪声环境下ANN模型鲁棒性明显优于CHMM模型，识别率较高。     

文本无关的说话人识别系统抗噪方法研究

研究了基于美尔倒谱特征参数及高斯混合模型的文本无关的说话人识别系统,为了提高噪声环境下识别系统的识别率,从两个角度研究改善该系统抗噪性能的方法,即利用语音识别将文本无关的系统转化为文本有关的说话人识别方法和通过选择鲁棒性较强的帧进行说话人识别的方法,分析了以上方法对系统识别性能的改善作用,并通过实验验证上述方法确实可以提高系统在噪声环境下的识别率。     

基于自适应直方图均衡化的鲁棒性说话人辨认研究

在噪声环境下, 为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. 本文基于说话人特征的统计特性和直方图均衡化在说话人识别中的应用特点, 提出了直方图均衡化的自适应方法. 实验结果表明, 与普通直方图均衡化变换方法相比, 自适应直方图均衡化能进一步提高辨认系统的辨认率; 并且无论在平稳噪声还是非平稳噪声环境下, 该算法都能取得较好辨认率, 进一步增强系统的鲁棒性.     

一种低信噪比下的说话人识别算法研究

为了提高低信噪比下说话人识别系统的性能,提出一种Gammatone滤波器组与改进谱减法的语音增强相结合的说话人识别算法。将改进的谱减法作为预处理器,进一步提高语音信号的信噪比,再通过Gammatone滤波器组,对增强后的说话人语音信号进行处理,提取说话人语音信号的特征参数GFCC,进而将特征参数GFCC用于说话人识别算法中。仿真实验在高斯混合模型识别系统中进行。实验结果表明,采用这种算法应用于说话人识别系统,系统的识别率及鲁棒性都有明显的提高。     

多声源环境下的鲁棒说话人识别

针对多声源干扰环境下说话人识别系统性能急剧下降的问题,提出一种提取目标语音的前端处理方法,该方法依据独立语音时频域的近似稀疏性,基于目标语音方位信息采用非线性时频掩蔽方法提取目标语音。建立了基于梅尔倒谱系数(MFCC)的高斯混合模型(GMM)说话人识别系统。仿真实验证明,该方法能有效提取目标语音,提高说话人识别系统的鲁棒性。该文多声源干扰仿真实验条件下,说话人识别系统的识别率平均提高了25%左右。     

基于Gammatone滤波器组的说话人识别算法研究

从人类听觉特性的角度出发,给出了一种基于人耳耳蜗听觉模型的Gammatone滤波器组模型。提出了一种新的Gammatone频率倒谱系数提取的算法,并在高斯混合模型识别系统中进行仿真实验。实验结果表明,采用这种新算法提取的Gammatone频率倒谱系数,应用于说话人识别系统,系统的识别率及鲁棒性都有明显的提高。     

VQ话者模型中失真测度的鲁棒性研究

文中研究表明,反映说话人特征信息的特征参数矢量的各个分量通常具有不同的分布,对正确识别说话人身份的有效性是有差别的。文中将这种有效性差别作为权重矢量反映到失真测度计算公式中,提出了一种新的失真测度,即方差归一化失真测度可有效提高话者识别系统的识别性能。进一步的实验还表明,该失真测度能提高话者识别系统的时间鲁棒性。文中同时还给出了适合于话者识别的参数归正方法：帧内幅度归正。     

基于GFCC与RLS的说话人识别抗噪系统研究

为了提高说话人识别抗噪系统的性能,提出了将RLS自适应滤波器作为语音信号去噪的预处理器,进一步提高语音信号的信噪比,再通过Gammatone滤波器组,对去噪后的说话人语音信号进行处理,提取说话人语音信号的特征参数GFCC,进而将特征参数GFCC用于说话人识别系统中。仿真实验在高斯混合模型识别系统中进行。实验结果表明,采用这种方法应用于说话人识别抗噪系统,系统的识别率及鲁棒性都有明显的提高。     

实用环境语音识别鲁棒性技术研究与展望

语音识别系统在实用环境中的鲁棒性是语音识别技术实用化的关键问题。鲁棒性研究的核心问题是如何解决实用环境语音特征和模型与干净环境语音识别系统的失配问题,这涉及到噪声补偿、信道适应、说话人自适应等关键技术。文章综述了语音识别鲁棒性技术研究的主要方法、原理及研究现状,分析了实用环境语音识别中声学模型和语言模型的适应技术,并展望了近期语音识别实用化技术发展的研究方向。     

基于CFCC和相位信息的鲁棒性说话人辨识

传统的说话人识别中,人们往往认为人耳对相位信息不敏感而忽略了相位信息对语音识别的影响。为了验证相位信息对说话人识别的影响,提出了一种提取相位特征参数的方法。分别在纯净语音和带噪语音条件下,基于高斯混合模型,通过将相位特征参数与耳蜗倒谱系数（CFCC）相结合,研究了相位信息对说话人辨识性能的影响。实验结果标明：相位信息在说话人识别中也有着重要的作用,将其应用于说话人辨识系统,可明显提高系统的识别率和鲁棒性。     

基于说话人模型聚类的说话人识别

为了提高说话人识别系统的识别效率,提出一种基于说话人模型聚类的说话人识别方法,通过近似KL距离将相似的说话人模型聚类,为每类确定类中心和类代表,构成分级说话人识别模型。测试时先通过计算测试矢量与类中心或类代表之间的距离选择类,再通过计算测试矢量与选中类中的说话人模型之间对数似然度确定目标说话人,这样可以大大减少计算量。实验结果显示,在相同条件下,基于说话人模型聚类的说话人识别的识别速度要比传统的GMM的识别速度快4倍,但是识别正确率只降低了0.95%。因此,与传统GMM相比,基于说话人模型聚类的说话人识别能在保证识别正确率的同时大大提高识别速度。     

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。     

基于改进Citation-KNN算法的性别识别研究

为了简化系统模型训练方法,提高性别识别系统的整体效率,提出了一种基于改进Citation-KNN算法的说话人性别识别方法。该方法将连续语音切分,训练每段语音的高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM）作为多示例包,其所有混合元为相应包中示例;采用改进的Hausdorff距离作为包与包之间的距离测度,通过Citation-KNN算法进行性别识别。该方法以多示例包间距离为分类依据,简化了系统训练,且识别率优于一些传统算法。     

法庭语音比对中话者自身变化性建模方法研究

针对法庭说话人识别中待鉴定人员语音样本不足的问题,提出了一种新的对说话人自身变化性建模的替代性方法以及相应的方差控制算法。使用同条件下的参考数据库构建识别系统的多个相同说话人得分模型,代替检验需要的多个非同期的带检验人员语音样本比较时的得分模型,以获得能反映说话人自身变化性的统计模型。基于目前最新的法庭证据评估的似然比证据强度评估体系,使用MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）和GFCC（Gammatone Frequency Cepstral Coefficients）特征对该方法的有效性进行了验证,并对上述特征进行了特征级和决策级融合。实验结果表明：该方法在纯净语音环境和噪声环境下都具有很高的识别率和稳定性,并且特征级融合能进一步提高识别系统的性能。     

基于聚类和排序高斯混合模型的说话人确认

基于高斯混合模型(GMM)-通用背景模型(UBM)结构的说话人确认系统不能完全表现说话人的个性特征信息。为此,将聚类方法和排序高斯混合模型相结合,对每个高斯分量按照对应排序值顺序排列,并对UBM进行训练。基于NIST 06 8side-1side数据库的实验结果表明,该方法能在基本保持系统识别性能的前提下,降低UBM的训练运算量。     

Android平台说话人认证系统的并行计算与设计

智能手机技术的快速进步催生了移动商务的蓬勃发展,智能手机移动商务平台的安全性和身份认证问题已经成为移动商务能否进一步发展的关键。说话人识别技术作为一种生物识别认证技术应用到现有的智能手机中非常便利,而且有其他安全认证技术所无法比拟的优势。因此,将说话人识别相关技术应用于Android系统的安全认证中,设计了基于Android平台的说话人认证系统。同时由于智能手机多核性和特征参数提取工作的独立性,为了提高认证系统的效率,提出了基于Android平台的并行算法,并在不同机型上做了相关的实验,通过实验结果可以发现在Android平台采用并行算法能够较大幅度地提高认证系统的效率,从而提高认证系统的用户体验。     

基于SVM-GMM的开集说话人识别方法

建立一种支持向量机-高斯混合模型(SVM-GMM),用以提高开集说话人识别的识别率。该模型的基本思想是将SVM的分类结果用GMM模型进行确认。由于SVM模型具有较好的分类性能,而GMM模型能够较好地描述类别内部的相似性,因此这2个模型的组合能够优势互补,从而获得较好的识别效果。实验结果表明,使用SVM-GMM模型能有效地提高开集说话人识别的识别率。     

语音信息的身份和指令识别方法应用

针对智能机器人系统对语音交互功能的实际需求, 在DM-B200开放式机器人平台上,设计并实现了基于语音信息的说话人身份识别功能和语音指令识别功能. 为了准确识别特定说话人的身份, 采用了矢量量化的识别方法, 而为了提高机器人语音控制的实时性, 语音指令识别采用了动态时间规整的方法. 应用结果表明, 所设计的语音识别系统达到96%以上的综合识别率, 具有实际应用价值.     

嵌入式语音识别系统设计

分析嵌入式语音识别系统设计的要点，提出了一种基于凌阳SPCE061A单片机的嵌入式特定人语音识别系统，重点讨论了嵌入式语音识别系统的相关算法及系统组成。该系统识别率高，价格低廉，可移植性好，已成功应用于智能机器人控制平台。