基于ARIMA预测MFCC特征的声纹同一性鉴定方法

声纹识别技术的关键是从语音信号中提取具有说话人特征的语音特征参数.考虑到当下大多是运用鉴定人的经验对两段语音是否来源于同一人进行判定,在前期研究的基础上,结合MFCC特征,提出一种基于ARIMA预测的声纹同一性鉴定方法,以提高具有年份差距的检材与样本比对的准确率.此方法在Mel倒谱系数声纹同一性鉴定方法基础上,采用自回...     

基于自然语言处理的声纹优化识别算法研究

研究人的声纹的准确识别问题.声音特性没有一个统一的、不可变的标准,人的声音容易受到外界的干扰,声音的声纹美尔频率倒谱系数特征各项属性很容易发生变化.现有算法多半以声纹美尔频率倒谱系数为基础,识别效果容易受环境噪声、语音变异等因素的影响,造成声纹的干扰性变化,造成识别的精度不高.为此提出了一种基于语义特征和美尔频率倒谱系数特征相结合的声纹识别算法.利用MFCC准确提取语音中的频率特征,转化成自然语言环境下的语义特征,由于语义特征不受客观因素影响,减少了噪声信号对语音信号的影响,实现对语音特征的准确识别.实验表明,利用改进算法实现了差异化车辆图像的正确识别,提高了识别的准确度.     

一种声纹美尔频率倒谱系数干扰消除算法研究

在伴随着外部噪声的情况下,待识别的声纹美尔频率倒谱系数特征各项属性很容易受到外部噪声的干扰发生改变,造成声纹特征的识别的精度不高.为提高精度,提出了一种用支持向量机的美尔频率倒谱系数特征干扰去除算法.确定分类决策函数时充分考虑美尔频率倒谱系数与声纹中心以及噪声之间的关系,并且将声纹特征引入核函数,将原空间样本数据通过非线性变换映射到高维特征空间,在高维空间中求最优或广义最优分类面,实现对语音特征的干扰消除.实验表明,利用改进算法实现了声纹特征中过零率,倒谱特征、矩形窗和汉明窗长的短时能量函数特征的优化.     

高压水射流靶物反射声信号的特征提取方法

为了提高利用高压水射流靶物反射声信号识别靶物材质的效率,针对地雷探测过程常见的地雷、石块、砖块和木块4种靶物,采用不同的特征提取方法来识别靶物材质。在分析Mel频率倒谱系数及小波包变换倒谱系数基本原理的基础上,结合靶物反射声信号的特点,提出了一种基于Mel频率倒谱和小波包变换倒谱特征融合的特征提取方法:利用小波包变换将原始靶物反射声信号划分为若干子频段,选取其中一个子频段作为低频和高频的划分层;低频部分提取Mel频率倒谱系数作为特征值,高频部分则提取小波包变换倒谱系数作为特征值,将2组特征值线性合并为一组新的特征向量,用于靶物材质的识别。采用最小二乘支持向量机建立多分类模型,验证基于单一特征和基于特征融合的特征提取方法的识别率。实验结果表明,在取得低频与高频的最佳划分层时,基于特征融合的特征提取方法的平均识别率达到82.812 5%,较单一的利用Mel频率倒谱系数或小波包变换倒谱系数作为特征向量时的平均识别率分别提高了10.312 5%和7.812 5%。     

结合EMD和加权Mel倒谱的语音共振峰提取算法

提出了一种利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和加权Mel倒谱（Weighted Mel-Cepstrum coefficients,WMCEP）提取语音信号共振峰的算法。对语音信号进行EMD分解,找出含有共振峰的固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,并将其重构得到一个新的重构语音信号。对重构语音信号进行加权Mel倒谱分析,获得包含频谱主要成分的加权Mel倒谱系数;利用离散余弦平滑算法,从加权Mel倒谱系数获得谱包络,并从谱包络的峰值位置获得候选共振峰;根据共振峰的连续性约束条件和频率范围,从候选共振峰筛选得到共振峰的估计值。实验结果表明,该算法比单独使用WMCEP提取的共振峰误差更小,而且在信噪比小于20 dB时仍然能够准确提取出共振峰。     

多频带谱减法用于生态环境声音分类

基于人类听觉特性的Mel频率倒谱系数广泛用于声音识别,然而在生态环境中噪声的出现导致其识别率剧减。提出一种在噪声背景下生态环境声音分类方法。利用非线性多频带谱减法对声音功率谱进行去噪处理并提取改进Mel频率倒谱系数,有效削弱不同频率段噪声功率谱干扰。利用支持向量机良好的鲁棒性和抗噪能力对含有噪声的生态环境声音进行分类。实验表明该方法能有效在噪声背景下对生态环境声音准确分类。     

基于RBF神经网络的声纹识别的研究

本文建立了一种基于RBF神经网络的声纹识别系统。提取了Mel频率倒谱系数及其一阶差分参数,利用时间规整网络对所得参数进行了有效的简化,运用RBF神经网络对声纹特征参数进行了训练和识别。Matlab的实验结果表明,RBF神经网络在声纹识别中具有良好的发展前景。     

基于Mel倒谱的某型飞机发动机振动故障的模式识别

根据人耳听觉特性,利用Mel倒谱系数提取有利于发动机振动故障识别的特征;前向神经网络的反向传播算法对类别数目小、但分类困难的模式识别问题有良好的分类效果;针对Mel倒谱系数分析提取的发动机振动故障分类的特征,分别采用BP网络和RBF网络对飞机发动机振动故障进行识别;结果表明:Mel倒谱系数的维数可以改变,选择合适的的Mel特征参数可以有效地提高发动机故障的识别率;RBF网络的故障识别率较高。     

嵌入式语音识别系统特征参数提取研究

在噪声环境下能准确有效地提取语音信息是语音识别的重点难点,将其应用于嵌入式系统中,有一定的研究意义.通过比较分析传统的语音特征参数提取的方法:线性预测倒谱系数,Mel频率倒谱系数,提出了一种新的方法,采用Mel频率倒谱系数与一阶差分Mel频率倒谱系数(MFCC+ A MFCC)相结合的方法提取语音特征参数,结合双门限检测法进行端点检测和HMM模型进行模型匹配,并进行了以ARMSX2410为核心硬件与软件的系统设计.该方法较传统方法提高了系统的鲁棒性、识别的准确率和系统效率,适用于噪声环境下的语音识别.     

一种基于背景声音识别的社会情境感知方法

随着社会需求的不断扩大及技术的不断发展,人与人之间的社会交互也越来越多.理解社会交互特征并能感知用户所处的社会情境语义（如在开会、在上课）,对于促进和辅助用户社会活动具有重要意义.从背景声音的角度对社会交互进行理解,目的是通过对背景声音差异性特征的提取,识别用户所处的社会情境.提出了一种基于背景声音识别的社会情境感知方法,该方法采用Mel frequency cepstral coefficients （MFCCs,即Mel 频率倒谱系数）分析声音信号,将路径搜索限制和搜索过滤的改进Dynamic Time Warping（DTW）算法作为识别器.通过对11 种社会情境背景声音的采集和识别,表明该算法能够有效地识别用户所处的社会情境,且其运算效率与识别率比传统DTW 算法有所提高.