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说话人识别是根据检测到的语音进行说话人身份的认证.是将待识别语音与数据库中的说话人语音进行匹配的过程。设计基于高斯混合模型(GMM)说话人识别系统,提取输入语音的Mel倒谱系数作为观察向量,用GMM算法进行说话人语音模型训练和识别。同时设计基于TMS320DM3730DSP的嵌入式硬件平台,并在该平台上实现所设计的说话人识别系统。为进行性能测试,自行录制相应的语音材料库,录音的人数为38人,其中男19人,女19人。经测试表明,在正常环境下.该设计的说话人系统识别率可达到95%以上。 相似文献
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基于加权Mel倒谱系数的说话人识别 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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基于语音信号的频谱特性,本文对说话人识别技术中Mel倒谱参数做了改进,并通过Microsoft Visual C 6.0验证了在低信噪比时使用改进后的Mel倒谱参数可以提高说话人识别系统的正确识别率. 相似文献
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支持向量机是统计学习理论的一个重要学习方法,它是专门针对小样本的;N维Mel倒谱系数和能较好的表征说话人特征。该文使用支持向量机和Mel倒谱特征和建立了一个文本无关的说话人识别系统,并且该系统不受说话人情绪影响。实验表明该系统对说话人识别有很强的适应性。 相似文献
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本文在使用基音周期和美尔倒谱系数(MFCC)计算特征参数的基础上利用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法,构造了一种新的混合特征参数。这种新的参数结合了基音周期和MFCC 各自的特点,利用他们在说话人个人信息上的互补性,然后利用PCA 和LDA 相结合的方法提取特征,作为新的说话人特征。实验证明该方法具有更好地表征说话人特征的能力,能更好地识别说话人。 相似文献
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针对语音信号中存在加性噪声使MFCC的鲁棒性和识别系统的性能下降的问题,基本谱减法的引入在增强MFCC抗噪性上取得的效果有限,为了使MFCC具有更好的抗噪性,提出了一种改进算法,在谱减法的基础上引入谱熵的思想,利用谱熵值的分布逐帧进行噪声估计,可更精确地谱减去噪;实验结果表明,当语音中含有加性噪声时,与基本谱减法相比,改进谱减法的说话人识别系统抗噪性与鲁棒性更好。 相似文献
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基于人耳听觉感知的MFCC较其他说话人特征具有强抗噪性、高识别率特点。考虑美尔滤波器组的结构,其只在低频区具有较高的分辨率,在高频区分辨率却较低,这样势必会遗失一些包含在高频区域的重要信息。利用反美尔域下的特征R-MFCC与MFCC的各自优点,将R-MFCC与MFCC结合,形成优势互补,并给出了衡量各种特征参数识别能力的Fisher准则,结合Fisher准则构造出一种新的混合特征参数。采用支持向量机分别以MFCC、R-MFCC以及新构造的混合特征为参数进行说话人的识别,实验证明基于Fisher准则的优选混合特征作为说话人识别特征是可行的。 相似文献
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文章在对应力影响下变异语音进行分频带分析的基础上,选用了可以提升语音信号中频段影响的修正Mel频率映射,并将其对应的MFCC系数作为新的语音识别特征。通过采用正常/变异语音分类器和新特征来进行变异语音识别。实验结果表明:采用修正Mel频率映射的MFCC特征改进了变异语音的识别性能。 相似文献
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在说话人识别系统中,语音特征参数的提取是影响系统性能的关键因素之一。在研究了MFCC参数的基础上,结合MFCC参数在信号的低频部分具有高频率分辨率以及小波包变换可以对信号的高频部分进行分解以提高高频部分的频率分辨率的优点,将二者结合,将Teager能量算子引入到信号高频部分的能量参数求解,构造了一种新的混合特征参数,采用支持向量机实现说话人的分类识别。实验结果表明,该特征参数有效提高了说话人辨识系统的识别率。 相似文献
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语音识别中的一种说话人聚类算法 总被引:1,自引:1,他引:1
本文介绍了稳健语音识别中的一种说话人聚类算法,包括它在语音识别中的作用和具体的用法,聚类中常用的特征、距离测度,聚类的具体实现步骤等。我们从两个方面对该算法的性能进行了测试,一是直接计算句子聚类的正确率,二是对说话人自适应效果的改进的作用,即比较使用此算法后系统性能的改进进行评价。实验表明:在使用GLR 距离作为距离测度的时候,该算法对句子的聚类正确率达85169 %;在识别实验中,该聚类算法的使用,使得用于说话人自适应的数据更加充分,提高了自适应的效果,系统的误识率已经接近利用已知说话人信息进行自适应时的误识率。 相似文献
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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。 相似文献