基于动态MFCC的说话人识别算法

提出了一种基于动态MFCC特征的说话人识别算法.该算法根据说话人的基音频率随语境变化的特点,通过动态构建基于说话人基音频率的Mel-滤波器组,以抽取可以表征说话人身份特征的动态MFCC参数,提高说话人辨识的准确性和鲁棒性.此外,本文还讨论了基于高斯混合模型的分类器设计问题,给出了一个通过聚类分析获得高斯混合模型的最优混合度与相关模型参数的初始估计的方法.实验证明,本文所提出的方法在实际中能够获得较好的识别结果.     

基于小波包分解和噪声分析的抗噪说话人识别特征参数

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.     

基于MFCC和BP神经网络的说话人识别研究

介绍了语音的美尔倒谱特征及提取算法,并提取语音段的美尔倒谱特征,建立BP神经网络,用Matlab进行仿真识别,表明能较好的实现连续语音的说话人识别。     

一种对混合说话人特征提取的新方法

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。     

基于信息融合的短语音说话人识别方法研究

针对短训练语音的说话人识别系统,提出一种基于决策层融合的识别算法。识别时运用经验模式分解法对语音信号进行处理,对获取的固有模态函数分量提取语音特征序列,分别进行匹配,通过决策层融合算法,将所得的匹配结果与传统独立识别结果相结合,最终输出识别结果。利用信号分解的方法,实现待测语音信号的重复识别,同时采用决策层融合算法优化识别结果,从而在短训练语音情况下,使系统的识别率得到保障。实验结果表明,该算法在短训练语音识别系统中的识别效果优于传统方法。     

基于GMM的说话人识别系统设计与实现

现代通信中,说话人的身份认证技术一直是通信行业研究的重点和热点。而基于GMM和MFCC的说话人识别技术,是目前为止相对成熟和常用的方法。对说话人识别系统的构成做了相关的研究,并通过MATLAB编程,设计了一款以MFCC作为特征参数,基于GMM模型的说话人识别系统。经过实验测试,本系统能基本满足工作及家庭生活环境下的说话人识别需要。     

基于改进噪声估计的谱减法应用于说话人识别

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。     

一种基于MFCC和LPCC的文本相关说话人识别方法

在说话人识别的建模过程中，为传统矢量量化模型的码字增加了方差分量，形成了一种新的连续码字分布的矢量量化模型。同时采用美尔倒谱系数及其差分和线性预测倒谱系数及其差分相结合作为识别的特征参数，来进行与文本有关的说话人识别。通过与动态时间规整算法和传统的矢量量化方法进行比较表明，在系统响应时间并未明显增加的基础上，该模型识别率有一定提高。     

复杂环境下的说话人识别

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。     

基于GMM模型的说话人辨认系统

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。     

噪声环境中基于GMM汉语说话人识别

在噪声环境中如何提高说话人识别精度是说话人识别研究中的一个非常重要的课题。为了让说话人识别系统在安静的环境和噪声环境中都能取得满意的工作性能,研究一个将语音增强器与说话人识别器级连起来的系统。该系统中,采用Weiner滤波增强算法提高说话人识别系统前端预处理的抗噪声能力,提高输入信号的信噪比。实验测试结果表明,该系统具有很好的抗噪声性能。     

应用似然比框架的法庭说话人识别

为了检验元音倒谱特征在法庭说话人识别中的性能,提出了使用元音稳定段美尔倒谱系数(Mel-frequeney eepstral coefficients,MFCC)作为识别特征的基于似然比的法庭说话人识别方法,并使用45人电话对话录音中元音/a/作为样本进行了测试.实验结果表明,该方法不仅能正确识别说话人,而且能根据当前嫌疑人样本和问题语音样本的差异,量化该语音样本作为证据的力度,为法庭提供科学合理的证据评估结果.与人工提取共振峰特征相比,自动特征提取的引入提高了工作效率,使识别系统的性能获得了大幅提升.     

基于高斯语音滤波的稳健文本无关说话人识别

基于高斯模型,提出一种去除实际电话录音中噪音、静音等非语音信号的新方法。与传统的语音检测器方法相比,基于高斯语音滤波的方法在不同信道条件下都可以自动进行,更好地保留了与说话人身份有关的信息。实验结果表明,采用该方法的系统的等错误率比传统方法最多下降了21.2％。     

基于MCE训练算法的说话人辨认系统

提出了一种基于最小分类错误准则的概率神经网络的训练算法。实验结果表明，该系统及其MCE学习算法在20个说话人辨认应用中利用5s清晰语音获得98．9％的辨认率，利用l5s电话语音获得86．2％的辨认率。     

基于支撑向量机的文本无关的说话人识别系统

支撑向量机是一种新的统计学习方法,提出一种基于支撑向量机的文本无关的说话人辩认系统,在作者的实验中得到了９８％的平均识别率,同时实验表明同基于向量量化和高的经典方法相比,基于ＳＶＭ的方法具有更好的性能。     

实时说话人辨识系统中改进的DTW算法

识别正确率和抗噪性能是语音识别的研究重点,而识别响应速度也是决定系统实用化的关键。文章改进了传统的动态时间弯折算法结构,将其应用于实时说话人辨识系统中,极大地提高了系统运行速度,随着待识别语音数目的增多,该算法优势更加明显。实验表明,在不影响系统识别率的情况下,该方法使系统的运行速度平均提高了1.5倍。     

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.     

基于模糊核聚类和SVM的说话人辨识

支持向量机作为一种新的统计学习方法,在说话人识别中得到了广泛应用.本文针对支持向量机在说话人辨识中的大样本训练耗时问题,提出对语音参数进行模糊核聚类的约简方法,选择聚类边界的语音参数作为支持向量,可以在不影响识别率的情况下,减少支持向量机的训练量.并通过实验验证了该方法的有效性.     

基于端点检测和高斯滤波器组的MFCC说话人识别

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.     

北斗接收机在干扰下的性能研究

通过分析北斗接收机在复杂干扰环境下的性能问题,为抗干扰研究提供了更为专业的理论依据,在卫星导航直接序列扩频通信系统模型的基础上对导航系统在干扰下的误码率、等效载噪比及捕获能力等性能方面进行对比分析,并采用Matlab进行数字仿真。仿真结果表明,窄带干扰比均匀频带干扰对接收机的影响更大,导航信号的性能降低程度与干扰信号带宽及干扰实施的频率等因素有关,导航信号性能改善需要考虑以上多种因素的影响。