噪聲環(huán)境下的說(shuō)話人識(shí)別技術(shù).pdf

1、語(yǔ)音是人與人之間交流最直接且最有效的途徑之一。語(yǔ)音在承載信息的同時(shí)，還包含了說(shuō)話人的個(gè)性特征。說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)就是依據(jù)語(yǔ)音信號(hào)中能夠代表說(shuō)話人個(gè)性特征的參數(shù)來(lái)識(shí)別話者身份的技術(shù)。在過(guò)去的幾十年里，說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)取得了很大的發(fā)展和進(jìn)步。而阻礙說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)進(jìn)一步走向?qū)嵱玫闹饕系K，則是各種實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的噪聲。這些噪聲極大地降低了系統(tǒng)的識(shí)別性能，影響了說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用和推廣。本文主要研究了在噪聲環(huán)境下的說(shuō)話人識(shí)別問(wèn)題。論文主要對(duì)端點(diǎn)檢測(cè)

2、、信號(hào)空間的抗噪技術(shù)、特征空間的抗噪技術(shù)等方面進(jìn)行了研究。
　　本文主要研究工作包括以下幾個(gè)方面:
　　(1)低信噪比下的端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)研究，首先介紹了在噪聲環(huán)境下表現(xiàn)效果較好的兩種端點(diǎn)檢測(cè)方法:基于CO復(fù)雜度的端點(diǎn)檢測(cè)算法、基于MFCC相似度的端點(diǎn)檢測(cè)算法;然后在二者的基礎(chǔ)上研究了一種新的端點(diǎn)檢測(cè)算法:基于改進(jìn)CO復(fù)雜度和MFCC相似度相結(jié)合的端點(diǎn)檢測(cè)算法;最后對(duì)三種端點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，證明了改進(jìn)算法性能優(yōu)良、穩(wěn)定性更

3、高。
　　(2)信號(hào)空間的抗噪技術(shù)研究，首先介紹了常規(guī)的信號(hào)空間抗噪方法:譜減法、維納濾波法、基于先驗(yàn)信噪比的維納濾波法;然后在先驗(yàn)信噪比的維納濾波法基礎(chǔ)上增加端點(diǎn)檢測(cè)環(huán)節(jié):將基于MFCC相似度的端點(diǎn)檢測(cè)融入到維納濾波法中;最后對(duì)幾種算法在不同信噪比環(huán)境下進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了改進(jìn)算法的識(shí)別性能。
　　(3)特征空間的抗噪技術(shù)研究，首先介紹了幾種常用的魯棒性特征:梅爾頻率倒譜系數(shù)及感知線性預(yù)測(cè)系數(shù)，并對(duì)上述兩種特征分別進(jìn)行改進(jìn)