本文關(guān)鍵詞：感知聽覺場(chǎng)景分析的說話人識(shí)別

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【摘要】：針對(duì)低信噪比說話人識(shí)別中缺失數(shù)據(jù)特征方法魯棒性下降的問題,提出了一種采用感知聽覺場(chǎng)景分析的缺失數(shù)據(jù)特征提取方法。首先求取語音的缺失數(shù)據(jù)特征譜,并由語音的感知特性求出感知特性的語音含量。含噪語音經(jīng)過感知特性的語音增強(qiáng)和對(duì)其語譜的二維增強(qiáng)后求解出語音的分布,聯(lián)合感知特性語音含量和缺失強(qiáng)度參數(shù)提取出感知聽覺因子。再結(jié)合缺失數(shù)據(jù)特征譜把特征的提取過程分解為不同聽覺場(chǎng)景進(jìn)行區(qū)分地分析和處理,以增強(qiáng)說話人識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在-10 dB到10 dB的低信噪比環(huán)境下,對(duì)于4種不同的噪聲,提出的方法比5種對(duì)比方法的魯棒性均有提高,平均識(shí)別率分別提高26.0%,19.6%,12.7%,4.6%和6.5%。論文提出的方法,是一種在時(shí)-頻域中尋找語音魯棒特征的方法,更適合于低信噪比環(huán)境下的說話人識(shí)別。
【作者單位】： 蘇州大學(xué)物理與光電·能源學(xué)部;蘇州大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61271359,61372146) 江蘇省自然科學(xué)青年基金(BK20140354)資助
【分類號(hào)】：TN912.34
【正文快照】： 現(xiàn)實(shí)中,說話人識(shí)別系統(tǒng)受制于輸入語音中W噪聲,性能降低。i只別率隨著噪聲的增加而急劇下降W。早期的,解決說話人識(shí)別魯棒性的典型方法可以分為以特征為基礎(chǔ)的、以分?jǐn)?shù)為基礎(chǔ)的,和以模型為基礎(chǔ)財(cái)法。m，

本文編號(hào)：1262459