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。     

噪声环境下基于特征信息融合的说话人识别

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.     

短语音噪声环境下说话人识别特征提取

为了使说话人识别系统在语音较短和存在噪声的环境下也具有较高的识别率,基于矢量量化识别算法,对提取的特征参数进行研究。把小波变换与美尔频率倒谱系数(MFCC)的提取相结合,并将改进后的特征与谱质心特征进行了组合,建立了一种美尔频率小波变换系数+谱质心(MFWTC+SC)的新的组合特征参数。经实验表明,该组合特征可以有效地提高说话人识别系统的性能。     

一种改进的语音动态组合特征参数提取方法

语音信号窗函数具有减少频谱能量泄露的作用,针对传统的语音加窗函数旁瓣衰减速度慢,信号频谱能量泄露大,不利于说话人识别特征参数提取的缺点,采用一种汉明自卷积窗函数取代汉明窗函数对语音信号预处理.为了进一步提高说话人系统的识别率,文章提出一种基于汉明自卷积窗的的一阶、二阶差分梅尔倒谱系数(MFCC)改进的动态组合特征参数方法.用高斯混合模型进行仿真实验,实验结果证明,用该方法提取的特征参数运用于说话人识别系统,相比于传统的MFCC说话人识别系统,其识别率大大提高.     

噪声环境下说话人识别的TEO-CFCC特征参数提取方法

针对广泛应用于说话人识别的MFCC特征参数在低信噪比环境下识别正确率急剧下降的问题,提出了一种 TECLCFCC特征参数提取方法。在CFCC特征参数的基础上,首先通过信号相位匹配的方法消除语音噪声,然后在 CFCC特征参数的求取过程中加入Teager能量算子,将语音的能量作为说话人的特征参数之一,得到TECLCFCC特 征参数。实验表明,提出的"I'E+CFCC特征参数在信噪比为一5d>3的汽车噪声条件下,识别正确率可达到83.2000     

基于加权Mel倒谱系数的说话人识别

说话人识别中的首要问题是从语音信号中提取能唯一表现说话人个性特征的有效而稳定可靠的特征参数.把感知加权技术应用到Mel倒谱分析中,通过对基于心理声学模型计算得到的信号掩蔽比插值获得权重函数,并将权重函数应用到Mel倒谱分析中获得加权Mel倒谱系数(WMCEP),以此为特征进行说话人识别.实验结果表明,WMCEP比MFCC和Mel倒谱系数(MCEP)能更好地逼近说话人的谱包络,在噪声环境下的鲁棒性更好,因此其识别性能要优于MFCC和MCEP.     

有色噪声环境中鲁棒语音特征参数提取研究

针对复杂噪声干扰环境中语音特征参数会发生改变,引起训练模型和测试语音之间的失配,使语音识别系统的识别率降低,为提高语音特征参数在色噪声环境中提取的鲁棒性,提出了基于总体最小二乘旋转不变子空间技术(TLS-ESPRIT)谐波倒谱加权谱鲁棒特征参数提取方法.运用TLS-SVD方法对观测数据矩阵进行广义特征值分解估计谐波模型的参数,实现了有色噪声背景下语音信号的最优估计.在重建语音的过程中根据谐波能量与带噪语音能量的比值,对重建谐波的各个谐波峰给予不同的加权和语音建模,并进行仿真,结果实现了鲁棒性特征参数的提取,解决了模型之间的失配问题.     

一种改进的特征提取方法在语音识别中的应用

针对梅尔频率倒谱系数(MFCC)参数在噪声环境中语音识别率下降的问题,提出了一种基于耳蜗倒谱系数(CFCC)的改进的特征参数提取方法.提取具有听觉特性的CFCC特征参数;运用改进的线性判别分析(LDA)算法对提取出的特征参数进行线性变换,得到更具有区分性的特征参数和满足隐马尔可夫模型(HMM)需要的对角化协方差矩阵;进行均值方差归一化,得到最终的特征参数.实验结果表明:提出的方法能有效地提高噪声环境中语音识别系统的识别率和鲁棒性.     

反蓄意模仿说话人识别系统中特征参数提取的研究

当模仿者蓄意模仿说话人的语音且相似度极高时,说话人识别系统就有可能被欺骗。特征参数的提取是说话人识别的关键环节,直接影响了系统的识别性能。MFCC是语音识别中最热门的特征参数之一,但由于其只反映了语音的静态特性,为了提取更具个人语音特性的特征参数,引入加权MFCC,同时结合离散小波变换得到DWTWC,根据增减分量法,提出了DWI-MFCC。实验表明,DWI-MFCC倒谱系数比MFCC能更有效地区分语音的相似度。     

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。     

基于小波倒谱系数和概率神经网络的取证说话人识别模型

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。     

小波语音增强算法在说话人识别中的应用

干净语音环境下识别率很高的说话人识别系统,在有噪声语音环境下识别性能显著降低。针对这一问题,将小波语音增强算法应用于说话人识别系统,提出一种结点阈值去噪新方法。语音增强主要目的是从带噪语音中尽可能地提取纯净的原始语音。在不同信噪比条件下进行实验,结果表明,提出的方法比传统的阈值法能更好地提高语音质量。     

改善线性预测系数倒谱抗噪声性能的方法

线性预测系数倒谱(LPCC)是说话人辨认系统中较为有效的特征参数之一，但是该参数的抗噪性能不好，当语音中含有噪声时，系统的识别率明显下降。基于MATLAB软件，建立了一高斯混合模型(GMM)的说话人辨认系统，提出了特征参数加权窗口的方法。通过对多种加权窗口的正确识别率比较，发现对LPCC低阶参数的加窗提升，可以改善系统的噪声鲁棒性。MATLAB仿真结果显示，采用加窗后的系统识别率得到了明显改善。     

基于背景噪声估计的说话人识别算法

基于同段语音中有声和无声部分具有相同的背景噪声特征的假设,该文提出基于背景噪声模型估计的说话人识别算法。该算法从无声信号中提取背景噪声的HMM参数,并结合含噪音频特征估计说话人特征参数,进行识别处理。实验表明,该方法具有比传统去噪技术更好的识别能力,混合噪声下的说话人识别正确率达到了90%以上。     

基于听皮层神经元感受野的强噪声环境下说话人识别

针对说话人识别易受环境噪声影响的问题，借鉴生物听皮层神经元频谱-时间感受野（STRF）的时空滤波机制，提出一种新的声纹特征提取方法。在该方法中，对基于STRF获得的听觉尺度-速率图进行了二次特征提取，并与传统梅尔倒谱系数（MFCC）进行组合，获得了对环境噪声具有强容忍的声纹特征。采用支持向量机（SVM）作为分类器，对不同信噪比（SNR）语音数据进行测试的结果表明，基于STRF的特征对噪声的鲁棒性普遍高于MFCC系数，但识别正确率较低；组合特征提升了语音识别的正确率，同时对环境噪声具有良好的鲁棒性。该结果说明所提方法在强噪声环境下说话人识别上是有效的。     

基于听皮层神经元感受野的强噪声环境下说话人识别

针对说话人识别易受环境噪声影响的问题,借鉴生物听皮层神经元频谱-时间感受野（STRF）的时空滤波机制,提出一种新的声纹特征提取方法。在该方法中,对基于STRF获得的听觉尺度-速率图进行了二次特征提取,并与传统梅尔倒谱系数（MFCC）进行组合,获得了对环境噪声具有强容忍的声纹特征。采用支持向量机（SVM）作为分类器,对不同信噪比（SNR）语音数据进行测试的结果表明,基于STRF的特征对噪声的鲁棒性普遍高于MFCC系数,但识别正确率较低;组合特征提升了语音识别的正确率,同时对环境噪声具有良好的鲁棒性。该结果说明所提方法在强噪声环境下说话人识别上是有效的。     

基于数据驱动缺失特征检测与重建的声纹识别

声纹识别系统的识别性能会随着环境噪声的增强而急剧降低,为了使系统具备一定的噪声鲁棒性,提出了一种基于数据驱动缺失特征检测与重建的声纹识别前端处理方法。充分利用大量数据训练得到的信息估计子带信噪比,检测、标记和重建被噪声污染严重的子带特征,从而得到噪声鲁棒性特征参数。实验表明,该方法在低信噪比环境下取得了较高的识别率提升,在非平稳噪声下系统性能也有着较好的改善。     

说话人识别中MFCC参数提取的改进

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。     

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.