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1、說話人識(shí)別以其獨(dú)特的方便性、經(jīng)濟(jì)性和準(zhǔn)確性等優(yōu)勢(shì)在公安、司法、聲控以及軍事等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。如何從大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)中提取反映說話人個(gè)性特征的語(yǔ)音參數(shù)和設(shè)計(jì)行之有效的分類器是說話人識(shí)別領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。 針對(duì)支持向量機(jī)法(SupportVectorMachine,SVM)和核Fisher判別方法(KernelFisherDiscriminant,KFD)存在的問題,本文提出了自己的解決方案。 1.針對(duì)說話人識(shí)別中語(yǔ)音數(shù)
2、據(jù)維數(shù)高和識(shí)別模型訓(xùn)練慢的問題,提出基于主分量空間的PCA分類方法和基于截?cái)嗾`差空間的PCA分類方法,在保證識(shí)別性能的情況下,可以有效地降低后續(xù)階段的計(jì)算復(fù)雜度。 2.針對(duì)SVM不能直接處理動(dòng)態(tài)時(shí)間序列語(yǔ)音數(shù)據(jù)的問題,提出一種基于添加原始分類信息Fisher分值法(AOI—Fisherscore)的序列特征提取方法。為了解決AOI—Fisher分值法計(jì)算復(fù)雜度高的問題,采用PCA對(duì)MFCC參數(shù)進(jìn)行降維的同時(shí)篩選出可能的目標(biāo)說話人
3、,縮小說話人的范圍,減少輸入樣本的數(shù)量。該方法可以提高SVM在整體語(yǔ)音數(shù)據(jù)上進(jìn)行分類的性能,同時(shí)又可降低系統(tǒng)的建模時(shí)間。 3.提出一種基于TES—PCA和核Fisher判別(KFD)的多級(jí)說話人確認(rèn)方法。PCA分類器實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,可以快速的判斷出可能的目標(biāo)說話人,然后采用KFD進(jìn)行最終的說話人確認(rèn)。該方法克服了KFD的計(jì)算復(fù)雜度隨著樣本規(guī)模的增大而提高的缺陷。相比于傳統(tǒng)的SVM分類器和KFD分類器,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明多級(jí)分類器具有較高
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