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文檔簡介
1、說話人識(shí)別技術(shù)是語音識(shí)別領(lǐng)域的一項(xiàng)重要研究內(nèi)容,它能夠根據(jù)提取的有效反映人個(gè)性特征的參數(shù)進(jìn)行身份識(shí)別。說話人識(shí)別的過程為:語音信號(hào)的預(yù)處理、語音信號(hào)的特征提取、說話人模型的建立與模型匹配、判決。本文主要研究了說話人識(shí)別過程中的以下幾個(gè)方面:
(1)在語音增強(qiáng)方面,首先針對(duì)噪聲對(duì)說話人識(shí)別系統(tǒng)性能影響的問題,著重介紹了基于負(fù)熵的FastICA方法,本文還將該方法與短時(shí)譜幅度的MMSE方法結(jié)合起來,用于前端語音增強(qiáng),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,
2、語音增強(qiáng)效果明顯。
(2)在端點(diǎn)檢測方面,首先研究了傳統(tǒng)雙門限端點(diǎn)檢測和基于倒譜距離的端點(diǎn)檢測方法,并在此基礎(chǔ)上研究了一種改進(jìn)的倒譜距離端點(diǎn)檢測算法,對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,其檢測效果更佳。
(3)在特征提取方面,本文中將語音信號(hào)的倒譜特征和基音周期結(jié)合的組合特征參數(shù)作為說話人識(shí)別的特征參數(shù)。但是,對(duì)這些特征參數(shù)直接進(jìn)行疊加,會(huì)增加系統(tǒng)負(fù)擔(dān),從而訓(xùn)練和識(shí)別的時(shí)間大大增加,所以本文利用Fisher準(zhǔn)則進(jìn)行特征維數(shù)的選擇,分別計(jì)算
3、出這些特征參數(shù)每一維特征對(duì)應(yīng)的Fisher準(zhǔn)則比,然后分別選出每個(gè)特征參數(shù)Fisher準(zhǔn)則比最大的幾組進(jìn)行特征組合,找出識(shí)別效果最好的一組特征參數(shù),用于最終的說話人識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:經(jīng)過選擇的組合特征,能夠去除冗余,進(jìn)一步提高識(shí)別效果。
(4)在說話人識(shí)別模型方面,本文對(duì)矢量量化模型進(jìn)行深入的研究。傳統(tǒng)LBG算法在矢量量化的碼本生成過程中,會(huì)出現(xiàn)對(duì)野值、脈沖噪聲和椒鹽噪聲比較敏感的問題,且該算法用均值代替整個(gè)胞腔,使得胞腔之
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