光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2013年
6期
1598-1604
,共7页
高斯混合模型%伽马通滤波器%滑动差分倒谱%因子分析%听觉特征
高斯混閤模型%伽馬通濾波器%滑動差分倒譜%因子分析%聽覺特徵
고사혼합모형%가마통려파기%활동차분도보%인자분석%은각특정
Gaussian mixture model%Gammatone filter%shifted delta cepstra%factor analysis%auditory feature
对特征参数和高斯混合模型进行改进,提出了一种特征域和模型域混合补偿的方法用于解决说话人识别特征受噪声影响较大以及高斯混合模型随训练样本长度减小而性能下降的问题.通过模拟人耳听觉,给出了基于伽马通滤波器的伽马通滤波倒谱系数;考虑其只反映了语音的静态特征,提取了能够反映语音动态特征的伽马通滑动差分倒谱系数.基于因子分析技术,利用移动因子表示高斯混合模型的自适应过程,通过训练语料较充分的说话人模型中的均值向量补偿受训练语料长度影响较大的分量的均值向量.仿真实验表明:在纯净背景下,本文方法的识别率达到了98.46％;在不同噪声环境下,本文提出的混合补偿方法能有效提高说话人识别系统的性能.
對特徵參數和高斯混閤模型進行改進,提齣瞭一種特徵域和模型域混閤補償的方法用于解決說話人識彆特徵受譟聲影響較大以及高斯混閤模型隨訓練樣本長度減小而性能下降的問題.通過模擬人耳聽覺,給齣瞭基于伽馬通濾波器的伽馬通濾波倒譜繫數;攷慮其隻反映瞭語音的靜態特徵,提取瞭能夠反映語音動態特徵的伽馬通滑動差分倒譜繫數.基于因子分析技術,利用移動因子錶示高斯混閤模型的自適應過程,通過訓練語料較充分的說話人模型中的均值嚮量補償受訓練語料長度影響較大的分量的均值嚮量.倣真實驗錶明:在純淨揹景下,本文方法的識彆率達到瞭98.46％;在不同譟聲環境下,本文提齣的混閤補償方法能有效提高說話人識彆繫統的性能.
대특정삼수화고사혼합모형진행개진,제출료일충특정역화모형역혼합보상적방법용우해결설화인식별특정수조성영향교대이급고사혼합모형수훈련양본장도감소이성능하강적문제.통과모의인이은각,급출료기우가마통려파기적가마통려파도보계수;고필기지반영료어음적정태특정,제취료능구반영어음동태특정적가마통활동차분도보계수.기우인자분석기술,이용이동인자표시고사혼합모형적자괄응과정,통과훈련어료교충분적설화인모형중적균치향량보상수훈련어료장도영향교대적분량적균치향량.방진실험표명:재순정배경하,본문방법적식별솔체도료98.46％;재불동조성배경하,본문제출적혼합보상방법능유효제고설화인식별계통적성능.
