基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法

针对语音识别中梅尔倒谱系数(MFCC)对中高频信号的识别精度不高,并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题,提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数(IMFCC)和中频梅尔倒谱系数(MidMFCC),并结合Fisher准则的特征提取方法。首先对语音信号提取MFCC、IMFCC和MidMFCC三种特征参数,分别计算三种特征参数中各维分量的Fisher比,通过Fisher比对三种特征参数进行选择,组成一种混合特征参数,提高语音中高频信息的识别精度。实验结果表明,在相同环境下,新的特征与MFCC参数相比,识别率有一定程度的提高。     

基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法

针对语音识别中梅尔倒谱系数（MFCC）对中高频信号的识别精度不高,并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题,提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数（IMFCC）和中频梅尔倒谱系数（MidMFCC）,并结合Fisher准则的特征提取方法。首先对语音信号提取MFCC、IMFCC和MidMFCC三种特征参数,分别计算三种特征参数中各维分量的Fisher比,通过Fisher比对三种特征参数进行选择,组成一种混合特征参数,提高语音中高频信息的识别精度。实验结果表明,在相同环境下,新的特征与MFCC参数相比,识别率有一定程度的提高。     

基于梅尔频率倒谱系数与翻转梅尔频率倒谱系数的说话人识别方法

为提高说话人识别系统的识别率,提出了基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)与翻转梅尔频率倒谱系数(IMFCC)为特征参数的特征提取新方法。该方法利用Fisher准则将MFCC和IMFCC相结合,构造了一种混合特征参数。实验结果表明,新的混合特征参数与MFCC相比,在纯净语音库及噪声环境中均具有较好的识别性能。     

融合LPC与MFCC的特征参数

在线性预测系数(LPC)的基础上,借鉴美尔倒谱系数(MFCC)计算方法,对LPC进行美尔倒谱计算,得到一种新的特征参数：线性预测美尔倒谱系数(LPMFCC)。在Matlab7.0平台上实现一个基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别系统,分别用LPMFCC及其一阶差分、MFCC及其一阶差分和基于小波包分析的特征参数(WPDC)及其一阶差分作为识别参数进行对比实验。结果表明,以LPMFCC作为特征参数的系统具有较高的识别率。     

基于频率段的语音识别算法设计与实现

线性预测倒谱参数(LPCC)能很好的体现人的声道特性,而梅尔倒谱参数(MFCC)能很好的模拟人耳的听觉效应。针对MFCC在不同频率段的识别精度不一致和LPCC不能准确模拟人的听觉系统问题,将MFCC参数和IMFCC参数分别作为语音不同频率段的特征参数,结合线性预测参数(LPCC),均衡滤波器的分布,完整覆盖到整个频率段范围。将梅尔倒谱参数和线性预测参数结合起来作为语音识别的特征提取参数。实验结果表明,改进之后的算法从效率上和识别率上都有不同程度的提高。     

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.     

基于MFCC-IMFCC和GA-SVM的鸟声识别

鸟声识别研究中声音特征选取对识别分类的准确度有很大影响.为了提高鸟声识别正确率,针对传统的梅尔倒谱系数(MFCC)对鸟声高频信息表征不足.提出了基于Fisher准则MFCC和翻转梅尔倒谱系数(IMFCC)的特征融合,得到新的特征参数MFCC-IMFCC应用于鸟声识别,提高对鸟声高频信息表征.同时通过遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)中的惩罚因子C和核参数g进行优化,训练出GA-SVM分类模型.实验表明,在同一条件下,MFCC-IMFCC与MFCC相比,识别率有一定的提高.     

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.     

主成分分析和K-means聚类在说话人识别中的应用

为了解决特征提取计算量大且特征参数不够全面的问题,提出了用主成分分析和K-means聚类进行语音特征参数提取的方法。通过对说话人识别系统中最常用的线性预测倒谱系数( LPCC)参数和梅尔倒谱系数( MFCC)参数提取原理以及差分参数的提取算法深入研究,选择LPCC、MFCC以及其一阶差分参数的组合作为最终混合特征参数。首先用主成分分析降低每一帧语音信号特征参数的阶数,然后经过K-means聚类降低帧数,最后通过矢量量化( VQ)来进行说话人识别。实验结果表明,该方法降低了计算复杂度,同时也提升了识别准确性。     

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.     

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。     

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。     

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。     

SMFCC:一种新的语音信号特征提取方法

针对说话人识别系统中存在的有效语音特征提取以及噪声影响的问题,提出了一种新的语音特征提取方法——基于S变换的美尔倒谱系数(SMFCC)。该方法是在传统美尔倒谱系数(MFCC)的基础上利用S变换的二维时频多分辨率特性,以及奇异值分解(SVD)方法的二维时频矩阵有效去噪性,并结合相关统计分析方法最终获得语音特征。采用TIMIT语音数据库,将所提的特征和现有特征进行对比实验。SMFCC特征的等错误率(EER)和最小检测代价(MinDCF)均小于线性预测倒谱系数(LPCC)、MFCC及其结合方法LMFCC,比MFCC的EER和MinDCF08分别下降了3.6%与17.9%。实验结果表明所提方法能够有效去除语音信号中的噪声,提升局部分辨率。     

基于深度自编码网络语音识别噪声鲁棒性研究

为了解决传统径向基（Radial basis function,RBF）神经网络在语音识别任务中基函数中心值和半径随机初始化的问题,从人脑对语音感知的分层处理机理出发,提出利用大量无标签数据初始化网络参数的无监督预训练方式代替传统随机初始化方法,使用深度自编码网络作为语音识别的声学模型,分析梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC）和基于Gammatone听觉滤波器频率倒谱系数（Gammatone Frequency Cepstrum Coefficient,GFCC）下非特定人小词汇量孤立词的抗噪性能。实验结果表明,深度自编码网络在MFCC特征下较径向基神经网络表现出更优越的抗噪性能;而与经典的MFCC特征相比,GFCC特征在深度自编码网络下平均识别率相对提升1.87%。     

组合特征和二级判断模型相结合的说话人识别

针对目前说话人识别中个性化的特征提取以及假冒说话人的问题,提出一种组合特征提取和二级判断模型相结合的说话人识别方法。在特征提取阶段,采用MFCC倒谱特征、Delta_ Delta特征与平均幅度差法提取的基音周期相结合进行组合特征提取;在识别阶段,采用得分规整后的得分值与一个统一的阈值比较,将一部分假冒说话人排除后,再结合二级判断模型进行识别。实验结果证明该方法有效提高了识别率。     

基于发声机理与人耳感知特性的说话人识别

Mel频率倒谱系数（MFCC）与线性预测倒谱系数（LPCC）融合算法只能反映语音静态特征,且LPCC对语音低频局部特征描述不足。为此,提出将希尔伯特黄变换（HHT）倒谱系数与相对光谱一感知线性预测倒谱系数（RASTA—PLPCC）融合,得到一种既反映发声机理又体现人耳感知特性的说话人识别算法。HHT倒谱系数体现发声机理,能反映语音动态特性,并更好地描述信号低频局部特征,可改进LPCC的不足。PLPCC体现人耳感知特性,识别性能强于MFCC,用3种融合算法对两者进行融合,将融合特征用于高斯混合模型进行说话人识别。仿真实验结果表明,该融合算法较已有的MFCC与LPCC融合算法识别率提高了8．0％。