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。     

基于改进的时间动态规整算法的多特征组合的说话人辨认方法研究

通过分析当今说话人识别系统中常用的语音特征和基本的说话人识别方法,本文采用多门限多判决的动态时间规整算法作为识别方法,并提取出美尔频率倒谱及其差分、线性预测倒谱及其差分、基音周期、短时谱的临界带特征矢量和子带能量倒谱等多种语音特征进行互相组合,找出了相应于该识别方法的最优特征组合。     

基于自然语言处理的声纹优化识别算法研究

研究人的声纹的准确识别问题.声音特性没有一个统一的、不可变的标准,人的声音容易受到外界的干扰,声音的声纹美尔频率倒谱系数特征各项属性很容易发生变化.现有算法多半以声纹美尔频率倒谱系数为基础,识别效果容易受环境噪声、语音变异等因素的影响,造成声纹的干扰性变化,造成识别的精度不高.为此提出了一种基于语义特征和美尔频率倒谱系数特征相结合的声纹识别算法.利用MFCC准确提取语音中的频率特征,转化成自然语言环境下的语义特征,由于语义特征不受客观因素影响,减少了噪声信号对语音信号的影响,实现对语音特征的准确识别.实验表明,利用改进算法实现了差异化车辆图像的正确识别,提高了识别的准确度.     

基于DSP5416芯片的语音识别系统

本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数(MFCC)为特征参数提取算法,动态时间规整(DTW)作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90%,取得良好的识别效果。     

基于DSP5416芯片的语音识别系统

本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数（MFCC）特征参数提取算法,动态时间规整（DTW）作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90％,取得良好的识别效果。     

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.     

噪声环境下语音信号端点检测算法的研究与改进

端点检测是语音识别申的一项关键技术，端点检测的准确性对语音识别的性能有很大影响。论文对基于短时能量和短时过零率及基于LPC倒谱特征的端点检测算法进行了研究，给出改进的基于LPC美尔倒谱特征的端点检测算法，并通过实验证明其在低信噪比下具有较好的检测性能。随着语音识别技术的发展，这种算法在实际应用中的高效率、实时、准确性会逐渐显现出。     

语音倒谱特征的研究

语音倒谱特征是语音识别中最常用的特征参数，它表征了人类的听觉特征。该文在研究基于线性预测倒谱和非线性MEL刻度倒谱特征的基础上，研究了LPCC和MFCC参数提取的算法原理及提取算法，提出了一级、二级差分倒谱特征参数的提取算法。识别实验验证了MFCC参数的鲁棒性优于LPCC参数。     

基于FMFCC和HMM的说话人识别

美尔频率倒谱系数(MFCC)是说话人识别中常用的特征参数,而语音信号是非平稳信号,MFCC并不能很好的反映语音的时频特性。针对这一缺陷,为了提高说话人的识别率,结合新的时频分析工具分数傅立叶变换(FRFT)。将MFCC推广到分数形式,得到分数美尔频率倒谱系数(FMFCC),用以表征语音信号的特征;并利用可分性测度验证了特征参数的有效性;通过建立20个不同说话人的FMFCC特征库,采用隐马尔可夫模型(HMM)对说话人进行仿真识别。仿真结果表明,在合适的变换阶次下,说话人的平均识别率可达93%以上。     

一种声纹美尔频率倒谱系数干扰消除算法研究

在伴随着外部噪声的情况下,待识别的声纹美尔频率倒谱系数特征各项属性很容易受到外部噪声的干扰发生改变,造成声纹特征的识别的精度不高.为提高精度,提出了一种用支持向量机的美尔频率倒谱系数特征干扰去除算法.确定分类决策函数时充分考虑美尔频率倒谱系数与声纹中心以及噪声之间的关系,并且将声纹特征引入核函数,将原空间样本数据通过非线性变换映射到高维特征空间,在高维空间中求最优或广义最优分类面,实现对语音特征的干扰消除.实验表明,利用改进算法实现了声纹特征中过零率,倒谱特征、矩形窗和汉明窗长的短时能量函数特征的优化.     

一种改进的基于倒谱特征的带噪端点检测方法

影响语音识别性能的一个关键因素是端点检测的准确性。实际应用中的信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的检测算法不能有效地工作,影响系统的识别率。该文针对基于倒谱特征的带噪端点检测算法提出了3点改进：(1)将语音信号经滤波后分成高低频两子带,分别进行分析;(2)用LPC美尔倒谱特征LPCCMCC代替常规倒谱特征作为特征参数;(3)改进噪声估计,使其具有自适应性。实验结果表明本方法在低信噪比下有较好的检测性能。     

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.     

基于多核学习特征融合的语音情感识别方法

在语音情感识别中提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)会丢失谱特征信息,导致情感识别准确率较低。为此,提出一种结合MFCC和语谱图特征的语音情感识别方法。从音频信号中提取MFCC特征,将信号转换为语谱图,利用卷积神经网络提取图像特征。在此基础上,使用多核学习算法融合音频特征,并将生成的核函数应用于支持向量机进行情感分类。在2种语音情感数据集上的实验结果表明,与单一特征的分类器相比,该方法的语音情感识别准确率高达96%。     

发音特征在维汉语音识别中的应用

采用传统谱特征作为输入进行语音识别通常会受到声学环境差异的影响。为此,提出汉语和维语音素和音位的对应规则,并将这种规则应用于基于发音特征的语音识别系统。训练神经网络多层感知器,获取语音信号各类发音特征的后验概率,将其与美尔频率倒谱系数(MFCC)拼接后送入隐马尔科夫模型进行声学模型训练。将不同发音特征分别与传统MFCC特征进行组合并给出测试结果。实验结果表明,当汉语声带状况和送气发音特征与传统MFCC组合时,以及维语的发音方式和声带状况特征与MFCC组合之后,系统误识率较低。     

一种基于噪声对消与倒谱均值相减的鲁棒语音识别方法

提出一种基于语音增强算法的噪声鲁棒语音识别方法．在语音识别预处理阶段,通过噪声对消语音增强法来抑制噪声提高信噪比．然后对增强语音提取Mel频段倒谱特征参数,并在倒谱域应用倒谱均值相减处理来补偿增强语音中的失真成分和剩余噪声．实验结果表明,在低信噪比（-12—0 dB）条件下,该方法对于数字语音识别具有较好的识别率,其性能明显优于基本的Mel频段倒谱参数识别器、传统的谱减法和噪声对消语音增强法．     

一种适用于说话人识别的改进Mel滤波器

Mel倒谱系数（MFcc）侧重提取语音信号的低频信息,对语音信号的频谱分布特性描述不充分,不能有效区分说话人个性信息。为此,通过分析语音信号各频段所含说话人个性信息的不同,结合Mel滤波器和反Mel滤波器在高低频段的不同特性,提出一种适于说话人识别的改进Mel滤波器。实验结果表明,改进Mel滤波器提取的新特征能够获得比传统Mel倒谱系数以及反Mel倒谱系数（IMFCC）更好的识别效果,并且基本不增加说话人识别系统训练和识别的时间开销。     

基于听觉模型的语音特征提取

分析了耳蜗对声音频率分解机理,毛细胞和听神经的能量转换机理以及中枢神经系统的侧抑制机理,分别在以上三个层次上建立了数学模型,并提取出识别语音特征参数。通过对听觉谱和ＬＰＣ倒谱对比分析,得到了听觉谱适宜用作语音识别并具有良好的噪声鲁棒性的结论。听觉谱和ＬＰＣ倒谱对比实验分析也反映了听觉模型特征的优良性能。     

嵌入式语音识别系统特征参数提取研究

在噪声环境下能准确有效地提取语音信息是语音识别的重点难点,将其应用于嵌入式系统中,有一定的研究意义.通过比较分析传统的语音特征参数提取的方法:线性预测倒谱系数,Mel频率倒谱系数,提出了一种新的方法,采用Mel频率倒谱系数与一阶差分Mel频率倒谱系数(MFCC+ A MFCC)相结合的方法提取语音特征参数,结合双门限检测法进行端点检测和HMM模型进行模型匹配,并进行了以ARMSX2410为核心硬件与软件的系统设计.该方法较传统方法提高了系统的鲁棒性、识别的准确率和系统效率,适用于噪声环境下的语音识别.     

语音识别系统及其特征参数的提取研究

在语音识别系统中,特征参数的选择对系统的识别性能有关键性的影响,本文主要研究几种重要的语音特征参数,包括线性预测倒谱系数、美尔倒谱系数、基于小波分析的参数等,并对这些参数进行了分析和比较,最后对语音识别的研究未来进行了展望.