隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,研究方向從最開(kāi)始的圖片領(lǐng)域擴(kuò)展到語(yǔ)音識(shí)別、聲紋識(shí)別和自然語(yǔ)音處理等方面。其中聲紋識(shí)別被當(dāng)作識(shí)別人身份的一種生物認(rèn)證技術(shù)也逐漸得到了關(guān)注,該技術(shù)是通過(guò)在不受干擾的前提下對(duì)說(shuō)話人的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行提取與處理,從而獲得能表征說(shuō)話人的個(gè)性信息。深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn),解決了傳統(tǒng)模型中因局部最優(yōu)帶來(lái)的過(guò)擬合問(wèn)題,且可以更好的對(duì)說(shuō)話人的特征進(jìn)行學(xué)習(xí)。為了使深度學(xué)習(xí)在聲紋識(shí)別中得到更好的應(yīng)用,本文從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究。第一:介紹了聲紋識(shí)別研究背景與歷史發(fā)展,分析了傳統(tǒng)聲紋識(shí)別方法的缺點(diǎn)并引出了深度學(xué)習(xí)作為聲紋識(shí)別的研究方向。第二:對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的前端處理進(jìn)行研究,其中包含了對(duì)語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理和語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)的研究。本文在基本譜減法的基礎(chǔ)上提出了自適應(yīng)多窗譜減法,該算法根據(jù)輸入語(yǔ)音信號(hào)的信噪比自適應(yīng)調(diào)整參數(shù),解決了基本譜減法中因參數(shù)固定而導(dǎo)致的重要信息缺失問(wèn)題,增強(qiáng)了語(yǔ)音信號(hào)降噪效果。第三:對(duì)基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的聲紋識(shí)別方法進(jìn)行研究,構(gòu)建LSTM網(wǎng)絡(luò)模型,并在已有的LSTM網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,采用滑動(dòng)窗口對(duì)輸入序列進(jìn)行切分,保持了語(yǔ)音信號(hào)的連續(xù)性;在聲紋識(shí)別的判決中,引入片段相似性損失... 

【文章來(lái)源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

濾波器幅頻與相頻特性

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文20圖3.2濾波器幅頻與相頻特性圖3.3預(yù)加重前后語(yǔ)音信號(hào)和頻譜圖在對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重的處理步驟之后，可能會(huì)造成語(yǔ)音信號(hào)失真的問(wèn)題，為了避免該問(wèn)題的出現(xiàn)，一般在預(yù)加重結(jié)束之后再對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行去加重的處理，其表達(dá)式為。111)(=uzzH（3.2）

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文26圖3.9多窗譜譜減法參數(shù)自適應(yīng)的算法實(shí)現(xiàn)框圖3.2.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析在本文試驗(yàn)中所用的語(yǔ)音信號(hào)的頻率為16khz的純語(yǔ)音信號(hào)。3.2.3.1加窗對(duì)比在該小節(jié)實(shí)驗(yàn)中，為了驗(yàn)證海明窗在語(yǔ)音增強(qiáng)中的表現(xiàn)優(yōu)于矩形窗和漢寧窗。所以，在該實(shí)驗(yàn)中，分別采用矩形窗、漢寧窗和海明窗對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分幀處理，并在該純語(yǔ)音信號(hào)的基礎(chǔ)上疊加0dB的白噪聲。在該實(shí)驗(yàn)中，時(shí)域語(yǔ)音波形上的顯示如圖3.10所示（為純凈語(yǔ)音）、圖3.11（疊加白噪聲之后的語(yǔ)音）、圖3.12~圖3.14表示分別表示經(jīng)過(guò)矩形窗、漢寧窗和海明窗的輸出語(yǔ)音信號(hào)波形。圖3.10純凈語(yǔ)音波形()ixm經(jīng)DFT得()ixk原始語(yǔ)音信號(hào)分幀()ixm判斷所用窗函數(shù)是否為海明窗計(jì)算平均功率(,)nPki和噪聲功率譜D(k)運(yùn)行不同窗函數(shù)的譜減算法根據(jù)輸入信號(hào)的信噪比，使得g(k,i)得到最優(yōu)解計(jì)算譜減幅值|()|iXk將|()|iXk進(jìn)行IFFT得到()ixn計(jì)算經(jīng)自適應(yīng)多窗譜減法后提高的信噪比并輸出否是圖3.11純凈語(yǔ)音疊加白噪聲后的波形


本文編號(hào)：2948832