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说话人识别作为当今的一个研究热点,具有广泛的应用和研究前景。文章针对说话人识别的前端处理进行了相关研究,设计并实现了一个有效的处理算法。提取出Mel频率倒谱系数MFCC,讨论了MFCC各维参数对最终结果的贡献。文章通过研究高斯混合模型GMM的模型训练,使用最大似然估计算法和期望一最大化算法,在研究和改进基础上开发了一个基于高斯混合模型的说话人识别系统。同时完成了多线程并行测试与MFEC各维参数对最终识别结果的增益比较研究。 相似文献
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说话人识别中MFCC参数提取的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
在说话人识别方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒频谱系数(MFCC)。提出了一种改进的提取MFCC参数的方法,对传统的提取MFCC过程中计算FFT这一步骤进行频谱重构,对频谱进行噪声补偿重建,使之具有很好的抗噪性,逼近纯净语音的频谱。实验表明基于此改进提取的MFCC参数,可以明显提高说话人识别系统的识别率,尤其在低信噪比的环境下,效果明显。 相似文献
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应用小波包变换提取说话人识别的特征参数 总被引:10,自引:2,他引:8
论文研究了小波包变换,分析了MFCC参数的提取,比较了MEL滤波器组频带划分和小波包分解的频带划分,提取出了基于小波包变换的特征参数(DBWPTC),实验结果表明通过小波包变换提取的语音特征参数DBWPTC优于通过傅立叶变换提取的特征参数MFCC。 相似文献
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针对单一特征参数表征语音信息不够全面的缺点,利用时域特征参数和频域不同特征参数的优点,融合频域特征参数MFCC、GFCC、MFCC一阶差分、GFCC一阶差分和时域特征参数短时能量,然后将多维度的融合特征参数进行主成分分析降维。降维后的特征参数送入双向长短时记忆神经网络模型进行识别训练。仿真实验表明,本文目标参数参与训练的说话人识别模型取得了99.61%的识别正确率,较其他说话人识别模型的识别率更高。 相似文献
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基于VQ的说话人识别算法与实验 总被引:4,自引:1,他引:3
江太辉 《计算机工程与应用》2004,40(9):77-79
介绍一种基于矢量量化(VQ)的说话人识别算法。用不同语音参数进行实验,得到令人满意的结果,说明VQ用于说话人识别是一种有效的方法。 相似文献
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该文介绍了一种基于矢量量化(VQ)方法的一个说话人识别算法。基于矢量量化的说话人识别,因其运算过程简单等特点,在说话人识别领域有着广泛的应用。用不同语音参数进行实验,实验表明应用矢量量化的方法用在说话人识别中是一种有效方法。 相似文献
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在上下文无关的说话人识别应用中,针对传统MFCC特征参数在语音预处理方面不足以及三角滤波器组的缺陷,提出一种改进的MFCC特征参数提取方法.一方面在传统算法上加入端点检测,去除与说话人语音特征无关的静音段;另一方面用高斯滤波器组(Gaussian shaped filters GF)代替三角滤波器组进行频率到Mel频率的转换,提高识别准确率.说话人识别模型使用流行的高斯混合模型(GMM).实验结果显示,高斯滤波器组的引入相比于传统三角滤波器组识别率有4.45%的提升,本文改进后的MFCC特征参数相比于传统方法识别率也提升了6.43%,能更好的代表说话人的语音特征. 相似文献
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利用MATLAB软件,设计了一种基于GMM模型的与文本无关的说话人辨认系统。该系统包括语音活动检测、提取MFCC参数、训练GMM参数和判决辨认四部分。经过TIMIT数据库测试,该系统的性能良好。 相似文献
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噪声环境下基于特征信息融合的说话人识别 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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为提高说话人识别中语音特征参数对噪声的鲁棒性,本文提出在对语音进行小波包分解基础上,分析噪声的特性,在不同子带内进行谱减并设立权重,提出了一种新的语音特征参数多层美尔倒谱系数.仿真实验表明,与MFCC特征参数相比,ML-MFCC在噪声环境下具有更好的抗噪性能和说话人识别率. 相似文献
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取证说话人识别是一种利用犯罪现场留下的质疑语音来识别犯罪分子身份的技术。为了提高识别模型的抗噪能力,本论文提出了基于小波倒谱系数(WCC)和概率神经网络(PNN)的取证说话人识别模型。该模型包含WCC特征提取和PNN分类两个步骤。WCC对噪音不敏感,所以使得我们的模型有抗噪能力。PNN是一种高效的分类算法,从而提高了模型识别性能。实验表明,该模型以提高时间消耗为代价提高了识别率和抗噪能力。 相似文献