基于NIST评测的说话人分类及定位技术研究

该文针对美国国家标准与技术研究院(NIST)的 NIST评测,构建了一套多距离麦克风说话人分类及定位语音处理系统,针对NIST富标注评测中提出的说话人分类问题,提出改进的结合时延估计和聚类的说话人分类方法,在保证稳定性的前提下降低说话人分类的复杂度并提高准确率;提出一种新的相邻阵元间时延构造矩阵方程算法,可得到多个说话人的方向角。实验在标准会议环境下采集真实语音数据进行算法验证,说话人分类算法的正确率接近目前主要说话人分类系统的正确率,定位方向角误差在3以内。实验结果说明,适当条件下多距离麦克风系统可作为合适的语音信号输入设备应用于多人多方会议环境。     

说话人识别研究综述

说话人识别是语音信号处理中的重要组成部分,是当前的研究热点之一。详细介绍了说话人识别的基本原理,从特征提取、模型训练和分类等几个方面就近年的主要研究情况进行综述和评价,并在此基础上探讨了研究难点和发展前景。     

基于少量训练样本的说话人识别研究

在ＨＭＭ的基础上,针对少量的训练样本情况,提供了一种新的训练算法—ＭＣＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｅｒｒｏｒ）算法,并利用该算法建立了一个局部范围内不依赖于文本的说话人辨认系统,当每个说话人的样本训练量为１０时,系统识别的正确率达到了９７．１４％。     

基于VQ的说话人识别技术研究

说话人识别是语音识别的一种特殊方式,其目的不是识别语音内容,而是识别说话人是谁,即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困难的语音分段问题和时间归整问题,且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。通过说话人识别相关技术的研究,提出并设计了一个基于VQ的说话人识别系统,实验证明,当用于训练的数据量较小时,可以得到比较稳定的识别性能。     

说话人识别技术探讨

介绍了说话人识别技术的基本概念和发展历史,列举并比较了几种常用的特征提取和模式匹配方法,总结了当前存在的问题并对其发展进行了展望.     

基于因特网的说话人识别技术研究

比较了基于因特网的说话人识别技术中Mel倒谱特征各阶参数的抗噪性能，并分析和验证了交织及丢失数据替代技术对改善基于因特网的说话人识别系统性能的重要作用。     

说话人识别系统研究

说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别出说话人的身份．这种识别系统在许多领域内有着良好的应用前景．文中回顾了说话人识别技术的发展历史，阐述了说话人识别技术的基本原理以及与语音识别技术的区别，介绍了识别技术的几种分类．文中重点介绍了说话人识别的相关技术：特征提取和模式匹配．描述了特征提取和模式匹配各自的任务和特点，强调了它们在说话认识别系统中的关键性作用．     

基于GMM说话人分类的说话人识别方法研究

提出了基于高斯混合模型（GMM）说话人分类的分级说话人识别系统,同时将小波神经网络（WNN）引入到子识别系统中。分别对未分级说话人识别系统和分级说话人识别系统进行了比较。仿真实验结果表明,分级网络在保证正确识别率的同时,不仅改善了网络训练速度,亦大大提高了识别响应速度。     

基于分类特征空间高斯混合模型和神经网络融合的说话人识别

该文提出了一种基于分类高斯混合模型和神经网络融合(FS-GMM/NN)的说话人识别方法,通过对特征矢量进行聚类分析,将说话人的训练语音分成若干类。然后根据各个类中含特征矢量的多少采用不同的模型混合度,训练建立分类高斯混合模型。并采用神经网络实现各个分类高斯混合模型输出的融合。在100个男性话者的与文本无关的说话人识别实验中,基于分类高斯混合模型和神经网络融合的方法在识别性能及噪声鲁棒性上都优于不分类的GMM识别系统,并具有较高的模型训练效率,且可以有效地降低话者模型的混合度和测试语音长度。     

说话人识别技术及其应用

说话人识别技术作为一种身份识别的手段具有独特的优势，是语音信号处理中的重要组成部分，近年来也逐渐成为国际上研究的热点。综述了说话人识别技术的发展及其相关技术，对现有的各种方法的优点和不足进行了分析，并对其在军事上的应用进行了探讨。     

Impostor Detection in Speaker Recognition Using Confusion‐Based Confidence Measures

In this letter, we introduce confusion‐based confidence measures for detecting an impostor in speaker recognition, which does not require an alternative hypothesis. Most traditional speaker verification methods are based on a hypothesis test, and their performance depends on the robustness of an alternative hypothesis. Compared with the conventional Gaussian mixture model–universal background model (GMM‐UBM) scheme, our confusion‐based measures show better performance in noise‐corrupted speech. The additional computational requirements for our methods are negligible when used to detect or reject impostors.     

基于话者因子评分的说话人确认

针对基于因子分析模型的说话人确认系统评分的复杂性以及需要较大运算量的问题,文章直接利用话者因子的余弦距离相似度来计算评分。首先在训练阶段和测试阶段分别用因子分析的方法从语音中估计出话者因子,然后直接利用话者因子评分。对比SVM和其它的JFA-GMM-UBM话者确认系统,本文中所采用的系统训练阶段和测试阶段的流程相同,并且目标话者模型只需要存储话者因子,存储量少。在NIST2008数据库上的实验结果表明,余弦距离评分对比其它因子分析模型的评分方法,更加简单,并且话者确认系统的性能也有提高。     

一种改进的模糊C-均值聚类算法在说话人识别中的应用

提出了一种将改进的FCM聚类算法与矢量量化相结合的说话人识别的方法。先从语音信号中提取待识别的特征矢量集,再利用矢量量化来设计码本,最后用改进的算法对待识别语音进行辩识。该算法解决了FCM算法对初始值敏感、易陷入局部最优的问题。所使用的特征参数较少,计算比较简单,但识别率较高,且具有较好的鲁棒性。     

基于说话人聚类和高斯混合模型的语言辨识研究

本文给出了一种语言辨识的新方法。通常来讲,语言辨识系统是说话人无关的,但说话人的个体特征对语言辨识系统有很大的影响,文本采用了一种粗分类精识别的思想,利用说话人聚类技术有效解决了粗分类的问题,对每类相近说话人集合建立模型,然后进行识别。实验表明,该方法对于说话人无关的语言辨识问题是有效的。     

短语音说话人辨认的研究

针对短语音说话人辨认训练语料不充分的特点,对特征参数和GMM模型进行优化和改进,提出一种基于局部模糊PCA的GMM说话人辨认方法.该方法采用特征组合代替单一特征,以提高有效特征维数来弥补特征样本的不足,并用局部模糊PCA对组合特征进行有效降维,在对识别率影响很小的前提下,降低了系统的时空复杂度.本文还对GMM参数初始化...     

基于MVQM的说话人识别的研究

提出了一种新的说话人识别方法。该方法综合了VQ和GMM的优点,通过用VQ误差尺度取代传统GMM的输出概率函数,减少了建模时对训练数据量的要求,提高了识别速度。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于聚类统计与文本无关的说话人识别研究

从语音信号特征矢量的空间映射出发,在二元分裂算法的基础上提出了一种裂合并的聚类算法,并用于与本文无关的说话人识别研究,初步建立了基于聚类统计的开放系统,该系统用说话人语音信号在特征空间的分布中心建立参考模板,用聚类统计中心代替待识语音段的特征矢量进行了模式匹配计算,系统规模的越大,节省的计算量就越多。在小规模说话人辨认系统的实践研究中,研究了特征矢量的加权,语音段的时长以及a因子的选择对系统性能的影响。     

基于ARM的说话人识别系统的研究与实现

提出了一种基于压缩感知(CS)的说话人识别算法以及在ARM系统中的实现,首先,介绍压缩感知理论框架,提出说话人识别可以与压缩感知理论相结合的依据;其次,提出基于压缩感知的说话人识别算法的基本方法,即建立说话人语音特征数据库和基追踪匹配得到最大均值系数,其中,语音特征向量由GMM均值超向量核算法得到,大量实验数据表明,该方法一定程度上提高了识别率,并且在说话人集合较大的情况下识别效果较好。     

应用说话人聚类技术改善语言辨识系统识别率

说话人差异是影响语言辨识系统性能的一个重要方面.采用说话人聚类技术对训练数据进行了预分类,以此为基础训练各种语言模型,得到聚类后的语言辨识系统.高斯混合模型、高斯混合模型-全局背景模型和遍历隐马尔可夫模型3种语言模型的实验证明,这种方法是有效的,它普遍地减小了说话人差异对语言辨识的影响,提高了语言辨识率.