利用矢量量化的说话人识别系统的研究

利用矢量量化(VQ)技术实现了与文本有关的说话人识别。系统采用语音信号的LPC倒谱系数、差值倒谱系数、基音周期和差值基音周期的混合特征参数作为识别的特征矢量集,对语音库中语音的平均识别率达到了92％,实时识别率达到90％以上。实验结果表明该系统具有识别精度高、速度快等特点,是一种有效的说话人自动识别的实现方法。     

MFCC和LPCC特征参数在说话人识别中的研究

特征提取是说话人识别系统中的一项关键技术,讨论了在说话人识别中语音特征的提取,详细介绍了求取MEL倒谱系数MFCC和线性预测倒谱系数LPCC的具体步骤和算法,并对MFCC和LPCC语音特征参数做出了理论分析和实验数据比较,通过实验论证了对于低频语音,采用MFCC参数的说话人识别在屏蔽噪音和抗噪声能力都优于采用LPCC参数的说话人识别.     

语音信息查询虚拟仪器的设计

在虚拟仪器开发软件LABVIEW平台上,利用LABVIEW和MATLAB混合编程,通过声卡获得原始语音信号,经过小波消噪处理、预加重处理和端点检测处理得到干净的语音信号,提取语音信号的美尔频率倒谱系数及其一阶、二阶差分系数作为语音识别的特征参数,通过矢量量化（VQ）与隐马尔可夫模型（HMM）实现非特定人连续语音的训练与识别,构建了基于LabVIEW平台的连续语音识别系统．实验表明,系统的识别速度较快,识别率达到90％左右,而且成本比较低廉,具有一定的应用价值．     

基于多特征序贯判决的电话语音声纹鉴别方法研究

提出一种基于倒谱特征矢量量化结合音调特征序贯判决的电话语音声纹识别方法．文中分析了长时LPC倒谱特征和音调特征的特性；根据LPE倒谱各维分量对说话人识别贡献不同，改进了失真测度；用矢量量化方法建立每个说话人语音模型，构成一种分类准确、存储数据少、响应速度快的不依赖文本的声纹鉴别系统；构造一种简化的音调测度，将声道和声源特征结合，采用序贯判决策略，提高了系统的顽健性．实验表明，在60位说话人集合中，用大约10秒的话音做识别，正确率达95％以上．     

基于多特征序贯判决的电话语音声纹鉴别方法研究

提出一种基于倒谱特征矢量量化结合音调特征序贯判决的电话语音声纹识别方法 .文中分析了长时LPC倒谱特征和音调特征的特性 ;根据LPC倒谱各维分量对说话人识别贡献不同 ,改进了失真测度 ;用矢量量化方法建立每个说话人语音模型 ,构成一种分类准确、存储数据少、响应速度快的不依赖文本的声纹鉴别系统 ;构造一种简化的音调测度 ,将声道和声源特征结合 ,采用序贯判决策略 ,提高了系统的顽健性 .实验表明 ,在 60位说话人集合中 ,用大约 10秒的话音做识别 ,正确率达 95%以上     

融合非线性幂函数和谱减法的CFCC特征提取

为提高噪声环境下的语音识别准确率,提出一种改进的语音特征提取算法。该算法采用模拟人耳听觉特性的非线性幂函数提取一种新的耳蜗滤波倒谱系数,并在特征提取前端引入谱减法对信号进行增强,将提取到的新的特征及其一阶差分组成一种混合特征参数;再联合主成分分析对该混合特征进行降维,将最终得到的特征用于一个非特定人、孤立词、小词汇量的语音识别系统。实验结果表明:采用非线性幂函数提取的耳蜗滤波倒谱系数特征与传统的耳蜗滤波倒谱系数特征相比,明显提高了语音识别准确率;混合特征参数相比单一特征能达到更佳的语音识别性能;结合主成分分析后的特征集在信噪比为0dB时的识别正确率可达到88.10%。     

MATLAB环境下基于矢量量化的说话人识别系统

在MATLAB环境下实现基于矢量量化的说话人识别系统.在实时录音的情况下,利用该识别系统,对不同人的1-7 s的语音进行辨识,准确率可达到98%.识别时间根据使用人数的不同,测试语音长度的不同辨识时间从1-20 s,实现与文本无关的自动说话人确认的实时识别.     

基于BP网络的孤立数字识别

通过Mel频率倒谱系数的方法对语音信号波形进行处理,采用BP网络作为分类器,实现了孤立数字的语音识别系统,在matlab环境下对算法进行仿真。实验表明,这种方法具有计算简单,识别精度高的特点。     

基于Labview平台的与文本有关的说话人辨认系统的实现

在LABVIEW平台上，通过声卡获得语音信号，设计了以美尔频率倒谱系数及其差分作为语音识别的特征参数，通过动态时间规整算法来识别的与文本有关的说话人辨认系统．     

基于最小方差无失真响应谱的语音特征提取

对最小方差无失真响应谱进行了研究,并将其应用到语音特征参数的提取中,对传统的美尔频率倒谱系数提取方法进行了有效的改进。该方法首先计算短时语音信号的最小方差无失真响应谱,在该谱的基础上提取美尔频率倒谱系数。基于最小方差无失真响应谱的美尔频率倒谱系数在保留语义信息的同时有效抑制了说话人信息,更加适合于关键词检出。     

基于PNDM算法的说话人识别系统

矢量量化（VQ）是一种广泛应用于说话人识别系统的算法,基于对各说话人空间矢量内的相关性的研究,结合PNDM算法,利用Matlab软件对说话人识别系统进行研究。经实验结果证明,该方法有效增加了说话人间的区分性,提高说话人识别系统的识别率。     

改进VQ算法在说话人识别中的应用

与文本无关的说话人识别方法是当前说话人识别技术的研究重点。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。本文对矢量量化的码书形成算法进行了改进，并基于改进算法进行了与文本无关的说话人识别。经实验结果证明，本文的方法改善了码本的性能，提高了说话人识别的识别率。     

基于优化的Baum-Welch算法的说话人识别研究

说话人识别是根据人的声音来识别人身份的一种生物认证技术。文章采用VC平台利用VQ和HMM技术实现了说话人身份认证功能。并用遗传算法改进了Baum-Welch算法,通过实验验证了改进的HMM算法识别的效率有所提高。     

话者识别的最新进展情况

介绍了话者识别技术的国内外最新研究进展情况,文章概要地介绍了所研究的题目和内容,重点讲座了近年来引起普遍关注和兴趣的新探索和新技术,其中包括VQ和Ergodic-HMM方法、与文本无关的识别方法,文本提示型识别方法、参数／距离标准模型匹配技术、校正模型的方法和话者确认中一种先进的阈值方法。虽然在话者识别方面已取得了一些进展和成果,还有许多问题有待于解答、探索,文章的最后给出了十六个话者识别方面公认的世界难题。     

说话人计算机识别系统的设计与实现

介绍了说话人计算机识别系统的基本原理和研究现状,通过对多种可能方案的比较和选择,设计出了一个说话人识别系统,该系统用汉语的6个单韵母作为录入语音,使用了包括短时平均幅度、短时平均过零率、倒频域分析技术和线性预测分析技术等来完成语音的端点检测和语音个性化特征参数的提取,在Windows环境下用MATLAB完成了系统的开发,使系统短小精悍,并取得了较好的实测效果。     

基于矢量量化改进算法的说话人识别

给出一种采用LPCCEP特征参数和改进矢量量化的数字音说话人识别方法 ,该方法适于说话人集合适中(10 0人以内 )情况 ,具有训练简单、存储数据量少、响应快等特点 .为提高系统的识别率和可靠性 ,系统采用了方差修正的VQ改进算法 ,使建立的说话人模型考虑了说话人帧特征概率分布的更精细结构 .实验结果表明 ,改进后的方法对提高系统的识别率效果明显     

基于VQ的高效汉语语音识别方法的比较性研究

介绍了一种基于VQ的小词汇量特定人快速语音识别方法,并对该方法中的关键参数进行了比较性研究. 这一方法尤其适用于汉语特定人小词汇量语音识别. 与典型的HMM和NN识别算法相比,该方法复杂度低、系统资源消耗少而识别率高,在对汉语11个数字的大规模识别测试中误识率仅为3.86%. 因此,该方法适合于在手机、PDA等资源有限的系统中实现语音数字拨号、人名拨号及查询等语音控制功能.