收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

复杂信道下的说话人识别

郭武  
【摘要】: 本论文研究的是复杂信道情况下的与文本无关的说话人识别问题。本论文的目标是在保证实时实现的基础上尽量提高识别率,在这篇论文中,从前端特征抽取,GMM UBM模型下的测试得分,支持向量机系统下的特征参数、正负样本选取,信道空间估计等各个方面展开了研究,提出了一系列新算法,并且获得了实验的证明,主要集中在以下几个方面: 说话人识别最常采用的是固定帧长、帧移的声学参数,这种算法中清音和浊音是同等对待的。由于清音是一种类白噪声的信号,而浊音是一种准周期的信号,反应的是说话人声道变化的情况,浊音包含有更多的说话人信息。因此,在本文中求取特征参数时不固定帧长,对浊音进行适当的加权处理。通过动态的参数处理,相对于固定帧长的参数等错误率有10%左右的下降。 说话人识别的主流算法是混合高斯模型,在测试的时候,采用的是求对数似然度的方法,本文另外提出一种采用模型距离央角的判决算法,这种算法不仅能够取得与对数似然度算法相近的识别率,而且可以与对数似然度算法的得分融合,将说话人识别的等错误率降低12%~15%。 最近几年,支持向量机在说话人识别中取得了突破性的进展。本文中从三方面改进支持向量机说话人识别系统。1)提出了将优化后的GMM的均值、权重都作为区分性模型的特征矢量,优于传统的只将均值作为特征矢量的系统,相对于基线系统性能有20%以上的提升。2)将模型距离和夹角作为支持向量机的输入参数并将其与GLDS参数结合。3)针对正负样本的平衡问题也提出基于模型距离和采用支持向量机去挑选合适的负例,采用切分的方法增加正例。 信道一直是影响说话人识别的最大因素,由于通信线路的复杂性以及话筒的多样性,会对原始的语音产生偏移,因此会导致识别性能的急剧下降。针对信道的影响,本文提出三种方法在均值超矢量空间估计信道空间:采用EM算法、主成分分析的算法和与NAP结合的PCA分析的算法,在估计出信道空间之后再通过特征映射的方法去除信道的影响,去除信道信息的系统相对于基线系统在等错误率上最多有22%以上的下降。 因子分析是解决目前信道问题的最有效算法之一,本文将相关系数的MAP与因子分析相结合,从而将因子分析的复杂度大大降低。在估计出信道空间之后,采用特征映射的方法将前端特征参数的信道信息去除,将因子分析仅仅限制在前端处理参数,保留了GMM UBM的完整框架,大大降低了计算量,而等错误率可以降低将近40%。另一方面,将因子分析与支持向量机相结合,可以取得比NAP还好的效果。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 崔玉红,胡光锐,何旭明;基于混合进化计算的GMM优化方法及其在说话人辨认中的应用[J];应用科学学报;2002年02期
2 马建,郭建东;说话人识别技术研究[J];福建电脑;2005年01期
3 林平澜;王仁华;;动态HMM及其在说话人识别中的应用[J];信号处理;1993年04期
4 周静芳,陈一宁,李科,刘加;基于高斯语音滤波的稳健文本无关说话人识别[J];计算机工程;2005年02期
5 邓浩江,王守觉,邢藏菊,李倩;基于聚类统计与文本无关的说话人识别研究[J];电路与系统学报;2001年03期
6 王炜,王炳锡,王波;信道补偿技术的发展及其在说话人识别上的应用[J];电声技术;2004年04期
7 余华,赵力,吴镇扬;基于FVQ的说话人识别系统的DSP实现[J];电声技术;2004年08期
8 廖贵成,罗文广;一种基于说话人识别技术的自动音量控制系统[J];桂林电子工业学院学报;2004年06期
9 韩雁,陈利华;说话人计算机识别系统的设计与实现[J];浙江大学学报(工学版);2001年02期
10 吴晓娟,韩先花,聂开宝;模糊C-均值(FCM)聚类法与矢量量化法相结合用于说话人识别[J];电子与信息学报;2002年06期
11 单进;;说话人识别技术研究[J];科技资讯;2010年21期
12 戴红霞,赵力;采用帧概率变换的与文本无关说话人识别系统的实现[J];电声技术;2004年09期
13 武妍,金明曦,王洪波;基于KL-小波包分析的文本无关的说话人识别[J];计算机工程与应用;2005年04期
14 刘雅琴,杜海明;基于矢量量化的说话人识别[J];洛阳师范学院学报;2005年05期
15 刘云冰;彭静;吴传菊;肖俊;祝彦成;;基于HMM的说话人识别[J];科技创业月刊;2007年04期
16 陈炜杰;姚明海;;PLAR在噪声环境下说话人识别中的应用[J];中国新通信;2008年09期
17 檀蕊莲;;基于VQ的说话人识别技术研究[J];信息技术;2010年08期
18 尉洪,周浩,杨鉴;基于矢量量化的组合参数法说话人识别[J];云南大学学报(自然科学版);2002年02期
19 张玲华,杨震,郑宝玉;基于HMM的说话人辨认系统及其改进[J];电讯技术;2003年06期
20 王吉林;利用矢量量化的说话人识别系统的研究[J];安徽工业大学学报(自然科学版);2005年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李桂春;郑能恒;李霞;;基于模糊隶属值加权的MFCC特征提取算法[A];第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)论文集【poster】[C];2011年
2 司罗;胡起秀;金琴;;完全无监督的双人对话中的说话人分隔[A];第九届全国信号处理学术年会(CCSP-99)论文集[C];1999年
3 周昊朗;王岚;陈珂;;一个面向说话人识别的汉语语音数据库[A];第六届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];2001年
4 周昊朗;王岚;吴玺宏;迟惠生;;一个面向说话人识别的汉语语音数据库[A];信号与信息处理技术——第一届信号与信息处理联合学术会议论文集[C];2002年
5 侯丽敏;谢娟敏;;共振峰瞬时频率特征用于说话人识别[A];第九届中国语音学学术会议论文集[C];2010年
6 周静芳;陈一宁;刘润生;;一种新的说话人识别信道补偿技术[A];第七届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC7)论文集[C];2003年
7 吴志强;陈珂;迟惠生;;语音识别技术与说话人识别技术的结合——文本无关说话人识别的另一种方法[A];第四届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];1996年
8 卓群;欧贵文;;基于模糊高斯混合模型的说话人识别算法的一些改进[A];第六届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];2001年
9 王宏;潘金贵;;基于矩阵正态分布的文本有关说话人识别[A];2007通信理论与技术新发展——第十二届全国青年通信学术会议论文集(上册)[C];2007年
10 罗海风;龙长才;;多话者环境下说话人辨识听觉线索研究[A];中国声学学会2009年青年学术会议[CYCA’09]论文集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 单振宇;情感说话人识别及其解决方法的研究[D];浙江大学;2010年
2 姜涛;网络环境下说话人识别关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
3 王琳琳;说话人识别中的时变鲁棒性问题研究[D];清华大学;2013年
4 王尔玉;基于若干声纹信息空间的说话人识别技术研究[D];中国科学技术大学;2012年
5 方远香;基于音素分类的短语音说话人识别[D];清华大学;2012年
6 蒋晔;基于短语音和信道变化的说话人识别研究[D];南京理工大学;2013年
7 黄挺;情感说话人识别中的基频失配及其补偿方法研究[D];浙江大学;2011年
8 李邵梅;文本无关短语音说话人识别技术研究[D];解放军信息工程大学;2011年
9 游大涛;基于听觉机理的鲁棒特征提取及在说话人识别中的应用[D];哈尔滨工业大学;2013年
10 吴迪;智能环境下基于视听信息多层级融合的身份识别[D];兰州理工大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张伟伟;说话人识别技术的研究[D];燕山大学;2010年
2 李伟娟;基于智能群体和盲源分离的说话人识别[D];兰州理工大学;2010年
3 王芳;说话人识别中一种特征参数的研究[D];安徽工业大学;2010年
4 傅庚申;说话人识别算法研究[D];大连理工大学;2005年
5 潘鹏;会议室环境下基于音频视频信息融合的多说话人识别[D];兰州理工大学;2011年
6 杨延龙;与文本无关的说话人识别的关键技术研究[D];西安电子科技大学;2010年
7 徐良军;基于语音信号时变特性的说话人识别[D];苏州大学;2010年
8 陈文翔;面向OPHONE手机的说话人识别技术移植研究[D];浙江大学;2011年
9 徐海华;说话人识别方法及其系统的应用开发研究[D];华中科技大学;2004年
10 陈强;基于GMM的说话人识别系统研究与实现[D];武汉理工大学;2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 吴长锋;科大讯飞勇夺说话人识别国际大赛第一[N];科技日报;2008年
2 汪永安;科大讯飞说话人识别技术世界领先[N];安徽日报;2008年
3 王朝选;科大讯飞语音识别技术取得重大进展[N];中国高新技术产业导报;2008年
4 见习记者 向南;科大讯飞语音识别技术国际领先[N];证券时报;2008年
5 新城;小声音 大前景[N];计算机世界;2006年
6 本报记者 王璐;科大讯飞:挖掘“说话”技术的商机[N];上海证券报;2008年
7 陈泰 记者 吴长锋;安徽隆起创新人才高地[N];科技日报;2009年
8 中科院自动化所生物特征认证与测评中心 白俊梅;听到的真实吗?[N];计算机世界;2003年
9 赵海霞;语音识别能否助科大讯飞实现腾飞之梦?[N];通信信息报;2008年
10 记者 郑千里报道;我国生物识别技术研究获得进展[N];科技日报;2001年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978