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城市交通环境下声纹识别算法研究

徐鹤  
【摘要】:声纹识别技术通过找出包含在说话人语音信号中的个性因素来区分不同目标,进行身份鉴别。在安静的实验室环境下,声纹识别技术已取得较满意的效果,但随着声纹识别技术实用化发展的迫切需求,噪声环境下鲁棒的声纹识别技术仍是亟待解决的难题。 近年来,随着智能车辆、无人驾驶汽车技术迅速发展,声纹识别技术作为其重要的组成部分,受到了国内外学者的广泛关注,探索智能车辆上稳健的声纹识别技术已经成为研究的热点。但城市交通环境下的噪声复杂多变,对声纹识别系统的性能产生了极大的挑战。 本文主要研究声纹识别中基于人耳听觉系统的鲁棒前端处理算法,包括基于听觉场景分析的语音分离算法和鲁棒听觉特征的提取算法,通过对上述鲁棒前端算法的研究,在一定程度上解决城市交通环境下声纹识别技术所遇到的噪声干扰问题,主要工作及创新如下。 (1)提出基于隶属度函数的L-CASA语音分离算法,通过建立新的听觉振荡模型,提高基音估计的准确性,从而提高噪声环境下输入语音的质量。 系统的分析与评价了目前主流的计算听觉场景分析语音分离算法,为更准确的估计出基音周期,基于隶属度函数建立了听觉振荡模型,并与Hu-Wang模型算法结合,提出基于隶属度函数的L-CASA新的计算听觉场景分析算法,仿真验证L-CASA算法可以更精确的估计出基音周期,且在城市交通噪声(white、street、car噪声)下可有效分理出目标语音,提高了声纹识别对噪声的抗干扰能力。 (2)提出了基于听觉外周模型和特征重构算法的鲁棒听觉特征参数提取算法,提取出的GFCC-REC参数和GF-MAR参数在噪声条件下具有更好的鲁棒性,语音信息更加完整,仿真实验验证特征的有效性及鲁棒性。 基于Gammatone滤波器和Meddis模型建立听觉外周模型,有效的模拟了人耳听觉系统,利用此外周模型提取出鲁棒的听觉特征参数。为减少噪声带来的特征信息丢失,基于丢失特征重建算法提取出GFCC-REC参数,并基于边界平滑算法提取出GF-MAR参数,得到了语音信息更完整的特征参数。仿真结果表明,与GFCC和MFCC参数相比,GFCC-REC和GF-MAR参数在不同噪声背景下具有更优的识别性能,且GFCC-REC参数计算复杂度低,GF-MAR参数在低信噪比条件下识别效果较好。 (3)利用L-CASA语音分离和GFCC-REC、GF-MAR特征提取前端处理算法提出了城市交通环境下基于特征融合的声纹识别算法,在城市交通环境下识别效果较好。 将上述前端处理算法应用于声纹识别系统,并将两种特征参数(GF-MAR、GFCC-REC)在应用声纹识别系统时进行融合,在识别阶段分别将两种特征参数与参考模型进行模式匹配,利用提出的基于得分融合的决策算法得到最终的识别结果,有效利用了两种参数在不同信噪比条件下的优势。仿真实验表明,基于L-CASA语音分离算法和特征融合的声纹识别系统在城市交通噪声环境下,具有更好的鲁棒性和识别性能。 上述研究提高了声纹识别技术在复杂噪声背景下的鲁棒性能,促进声纹识别在城市交通环境下实用化发展,为声纹识别在智能车辆及无人驾驶汽车上应用提供技术支持。


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