仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2013年
9期
2058-2067
,共10页
朱坚民%张雷%翟东婷%雷静桃
硃堅民%張雷%翟東婷%雷靜桃
주견민%장뢰%적동정%뢰정도
MFCC特征%1/3倍频程特征%贝叶斯网络%后验概率%话者识别%融合
MFCC特徵%1/3倍頻程特徵%貝葉斯網絡%後驗概率%話者識彆%融閤
MFCC특정%1/3배빈정특정%패협사망락%후험개솔%화자식별%융합
Mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC) feature%one third octave feature%Bayesian network%posteriori probability%speaker recognition%fusion
针对基于语音单一特征提取方法所存在的话者识别准确率较低的问题,提出将话者语音中反映人耳听觉感知特性的MFCC特征和接近心理声学临界频带的1/3倍频程(1/3 octave)特征作为话者声音的特征参数,设计话者识别的贝叶斯网络,融合2种声音特征参数,通过贝叶斯网络推理实现话者识别.贝叶斯网络通过学习过程确定已注册话者各声音特征的条件概率.进行话者识别时,贝叶斯网络利用贝叶斯定理及条件独立性假设融合待识别话者声音的MFCC特征和1/3倍频程特征,计算每个已注册话者对输入语音特征矢量的后验概率,根据后验概率的大小实现待识别话者的推断.话者识别实验结果表明:提出的基于声音多特征贝叶斯网络融合的话者识别方法可行有效,识别正确率达到100％.
針對基于語音單一特徵提取方法所存在的話者識彆準確率較低的問題,提齣將話者語音中反映人耳聽覺感知特性的MFCC特徵和接近心理聲學臨界頻帶的1/3倍頻程(1/3 octave)特徵作為話者聲音的特徵參數,設計話者識彆的貝葉斯網絡,融閤2種聲音特徵參數,通過貝葉斯網絡推理實現話者識彆.貝葉斯網絡通過學習過程確定已註冊話者各聲音特徵的條件概率.進行話者識彆時,貝葉斯網絡利用貝葉斯定理及條件獨立性假設融閤待識彆話者聲音的MFCC特徵和1/3倍頻程特徵,計算每箇已註冊話者對輸入語音特徵矢量的後驗概率,根據後驗概率的大小實現待識彆話者的推斷.話者識彆實驗結果錶明:提齣的基于聲音多特徵貝葉斯網絡融閤的話者識彆方法可行有效,識彆正確率達到100％.
침대기우어음단일특정제취방법소존재적화자식별준학솔교저적문제,제출장화자어음중반영인이은각감지특성적MFCC특정화접근심리성학림계빈대적1/3배빈정(1/3 octave)특정작위화자성음적특정삼수,설계화자식별적패협사망락,융합2충성음특정삼수,통과패협사망락추리실현화자식별.패협사망락통과학습과정학정이주책화자각성음특정적조건개솔.진행화자식별시,패협사망락이용패협사정리급조건독립성가설융합대식별화자성음적MFCC특정화1/3배빈정특정,계산매개이주책화자대수입어음특정시량적후험개솔,근거후험개솔적대소실현대식별화자적추단.화자식별실험결과표명:제출적기우성음다특정패협사망락융합적화자식별방법가행유효,식별정학솔체도100％.
