發(fā)布時間：2018-04-16 00:16

  本文選題：語譜圖 + 身份認(rèn)證向量�。� 參考：《重慶大學(xué)學(xué)報》2017年05期

【摘要】：針對采用梅爾頻率倒譜系數(shù)(mel-frequency cepstrum coefficient,MFCC)作為身份認(rèn)證向量(identity vector,i-vector)進(jìn)行說話人識別存在語音信息不全的問題,提出一種基于語譜特征的身份認(rèn)證向量識別說話人的方法。語音信號經(jīng)過預(yù)加重、分幀加窗預(yù)處理之后,通過短時傅立葉變換轉(zhuǎn)換成語譜圖,語譜圖被提交到高斯通用背景模型,在高維均值超向量空間中選擇合適的低維線性子空間流型結(jié)構(gòu)以構(gòu)造符合正態(tài)分布的向量作為身份認(rèn)證向量。這些獲取的身份認(rèn)證向量經(jīng)過線性判別性分析實現(xiàn)降維并存儲。最后采用對數(shù)似然比(log-likelihood ratio,LLR)方法對訓(xùn)練和測試階段的i-vector進(jìn)行評分,完成說話人識別。以TIMIT數(shù)據(jù)庫為標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)值實驗結(jié)果表明,相比采用MFCC作為特征的識別方法,研究的等錯誤率(equal error rate,EER)更低。
[Abstract]:In order to solve the problem of speaker recognition using Mel frequency cepstrum coefficients (Mel frequency cepstrum coefficients) as identity vector (identity vectori-vectorr), a speech recognition method based on spectral features is proposed.The speech signal was pre-accentuated, pre-processed by framing and windowed, and converted into a spectral map by short-time Fourier transform, which was submitted to Gao Si's general background model.The appropriate low-dimensional linear subspace flow pattern structure is selected in the high-dimensional mean hypervector space to construct the normal distribution vector as the identity authentication vector.The obtained authentication vectors are reduced and stored by linear discriminant analysis.Finally, the log-like likelihood ratio (LLR) method was used to score the i-vector in the training and testing stages, and the speaker recognition was completed.The numerical results based on TIMIT database show that the equal error rate is lower than that using MFCC as the feature recognition method.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)汽車電子實驗室;
【基金】：重慶市教育成果轉(zhuǎn)化基金資助項目(KJZH14207)~~
【分類號】：TN912.3

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本文編號：1756451