计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2015年
3期
235-240
,共6页
说话人识别%信道失配%通用信道模型%梅尔倒谱系数
說話人識彆%信道失配%通用信道模型%梅爾倒譜繫數
설화인식별%신도실배%통용신도모형%매이도보계수
speaker recognition%channel mismatch%general channel model%MFCC
目前说话人识别系统在理想环境下识别率已可达90％以上,但在实际通信环境下识别率却迅速下降.本文对信道失配环境下的鲁棒说话人识别进行研究.首先建立了一个基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别系统,然后通过对实际通信信道的测试和分析,提出了两种改进方法.一是由实测数据建立了一个通用信道模型,将干净语音经通用信道模型滤波后再作为训练语音训练说话人模型;二是通过对比实测信道、理想低通信道及语音梅尔倒谱系数(MFCC)的特点,提出合理舍去语音第一、二维特征参数的方法.实验结果表明,通过处理后,系统在通信环境下的识别率提升了20％左右,与传统的倒谱均值减(CMS)方法相比,识别率提高了9％-12％.
目前說話人識彆繫統在理想環境下識彆率已可達90％以上,但在實際通信環境下識彆率卻迅速下降.本文對信道失配環境下的魯棒說話人識彆進行研究.首先建立瞭一箇基于高斯混閤模型(GMM)的說話人識彆繫統,然後通過對實際通信信道的測試和分析,提齣瞭兩種改進方法.一是由實測數據建立瞭一箇通用信道模型,將榦淨語音經通用信道模型濾波後再作為訓練語音訓練說話人模型;二是通過對比實測信道、理想低通信道及語音梅爾倒譜繫數(MFCC)的特點,提齣閤理捨去語音第一、二維特徵參數的方法.實驗結果錶明,通過處理後,繫統在通信環境下的識彆率提升瞭20％左右,與傳統的倒譜均值減(CMS)方法相比,識彆率提高瞭9％-12％.
목전설화인식별계통재이상배경하식별솔이가체90％이상,단재실제통신배경하식별솔각신속하강.본문대신도실배배경하적로봉설화인식별진행연구.수선건립료일개기우고사혼합모형(GMM)적설화인식별계통,연후통과대실제통신신도적측시화분석,제출료량충개진방법.일시유실측수거건립료일개통용신도모형,장간정어음경통용신도모형려파후재작위훈련어음훈련설화인모형;이시통과대비실측신도、이상저통신도급어음매이도보계수(MFCC)적특점,제출합리사거어음제일、이유특정삼수적방법.실험결과표명,통과처리후,계통재통신배경하적식별솔제승료20％좌우,여전통적도보균치감(CMS)방법상비,식별솔제고료9％-12％.
