噪声环境下说话人识别性能的研究

合集下载

语音识别中的鲁棒性提升研究

语音识别中的鲁棒性提升研究引言：随着人工智能技术的迅速发展，语音识别作为一种重要的自然语言处理技术得到了广泛的应用和研究。

然而，在实际应用中，语音识别系统往往面临着各种各样的挑战，例如环境噪声、不同说话人之间的差异以及语音的变化等。

为了提升语音识别系统的性能，研究者们致力于改善语音识别系统的鲁棒性。

一、鲁棒性问题的挑战语音识别系统在面对实际应用场景时，会受到多种因素的干扰，这些干扰会对系统的性能产生负面影响。

主要挑战包括：1. 环境噪声：背景噪声是语音识别系统的一个主要挑战。

在嘈杂的环境中，语音信号会与环境噪声混合在一起，导致识别错误的增加。

2. 说话人变化：在实际应用中，语音识别系统需要适应不同的说话人，不同个体之间的语音特征差异会给识别过程带来困难。

3. 语音变化：语音的特征会受到说话人的情绪、口音和语速等因素的影响，这些变化也会增加识别的难度。

二、鲁棒性提升方法为了提升语音识别系统的鲁棒性，研究者们提出了各种方法和技术。

以下是几种常见的方法：1. 噪声抑制：为了减小噪声对语音信号的干扰，研究者们提出了各种噪声抑制方法。

这些方法可以通过滤波、频率倒谱和谱减法等技术来减少背景噪声的影响。

2. 说话人建模：为了适应不同的说话人，研究者们使用说话人建模技术来提取和建模不同说话人的语音特征。

通过建立说话人模型，可以有效减少说话人差异对识别结果的影响。

3. 语音变化建模：为了应对语音的变化，研究者们使用语音变化建模技术来捕捉语音特征的变化。

例如，通过使用声学模型来建模不同语速、音调和发音方式等语音变化，可以提高系统对语音变化的适应能力。

三、现有研究成果在语音识别中的鲁棒性提升研究领域，已经取得了一些重要的研究成果。

以下是一些典型的成果示例：1. 深度神经网络（DNN）：DNN是一种强大的模型，在语音识别任务中取得了显著的性能提升。

通过使用DNN，可以更好地建模语音的时序关系和上下文信息，提高对语音信号的建模能力。

噪声环境下说话人识别性能的研究

ｔａｏ，ＱＣ人－ｔ经网络（ｒｆｉｅｒｌｅｏｋｉｔｎＶ）、Ｅ＊ｚｉ ” ＡｔｃｌｕａＮｔｒ，ｉａＮｉｗ
ＡＮ）、马尔可夫模型（ｉｄｎＭａｋｖＭｏｅ，ＭＭ）Ｎｍ隐ＨｄｅｒｏｄｌＨ
和高斯混合模型（ａｓｉｉｔｅＭｏｅ，ＭＭ）ＧｕｓｎＭｘｒｄｌＧａｕ口等以及这些参数的组合方法。说话人识别系统在实验环境下具有很好的识别效果，在实际使用时，但由于噪声
１引言
说话人识别是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征，通过对这些个性特征的分析和识别，达
系统如图１所示，中，是含噪语音，（是去噪后其，）（ｓ）的信号，将基于人耳听觉掩蔽效应的语音增强技术作为系统的预处理模块，算法的目标是使所有噪声成分小于纯净语音的掩蔽阈值以消除音乐噪声给听觉上带来的不快，从而达到听觉上消除噪声的目的。
维普资讯
语音技术ｎｎ
⑥ ＠＠响０Ｖ６＠响 ⑨⑥
文章编号：０２８８（０７０＂０１０１０ — ６４２０）６０４－３
噪声环境下说话人识别性能的研究
张飞云。，蔡子亮。，盛胜我
２说话人识别ＭＦＣ特征的提取Ｃ
多年来，为找到合适的说话人识别特征参数，研究人员进行了大量的验证和研究。目前，说话人识别研究中已使用的特征参数主要有基音及其共振峰、线形预
・
论文・

噪声环境下的语音识别算法研究

噪声环境下的语音识别算法研究随着智能语音技术的快速发展，语音识别技术已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。

然而在实际应用场景中，噪声环境对语音识别算法的影响是一个关键的挑战。

噪声环境下的语音识别算法研究成为了当前研究的热点之一。

噪声环境下的语音识别算法研究具有重要的意义。

在实际生活中，人们经常需要在各种不同的噪声环境下进行语音交流，比如在嘈杂的街道上进行电话交流，或者在工厂车间中进行语音指挥等。

在这些情况下，对于语音识别算法的要求就变得更为苛刻，因此提高在噪声环境下的语音识别能力对于提高语音交流的效率和准确率具有重要意义。

噪声环境下的语音识别算法研究对于提升人工智能技术的实际应用价值也具有重要意义。

在实际应用中，噪声环境是不可避免的，因此如何克服噪声对语音识别算法的影响，提高语音识别的准确率和鲁棒性成为了当前研究的重要课题。

目前，噪声环境下的语音识别算法研究主要集中在以下几个方面：一是噪声抑制算法的研究；二是特征提取算法的研究；三是模型训练和优化算法的研究。

噪声抑制算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的重点之一。

经典的噪声抑制算法主要包括基于频谱减法的算法、基于时域滤波的算法、基于频域滤波的算法等。

这些算法主要通过对语音信号的频谱和时域特性进行分析和处理，以提高语音信号在噪声环境中的可辨识性。

近年来，深度学习算法在噪声抑制领域也取得了很大的突破，比如基于卷积神经网络的噪声抑制算法、基于循环神经网络的噪声抑制算法等都取得了很好的效果。

特征提取算法的砠究是噪声环境下语音识别算法研究的另一个重要方向。

在噪声环境中，语音信号受到了严重的干扰，其频谱特性发生了较大的变化，因此如何提取出对噪声不敏感的语音特征成为了一个关键问题。

在特征提取算法的研究中，倒谱系数的使用、声学模型的优化和深度学习算法的应用成为了研究的热点。

模型训练和优化算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的第三个重要方面。

在噪声环境下，传统的语音识别模型往往会受到较大的影响，因此如何通过模型训练和优化算法来提高模型的鲁棒性成为了一个非常重要的课题。

语音识别技术中的说话人识别与说话人验证方法探讨

语音识别技术中的说话人识别与说话人验证方法探讨近年来，语音识别技术在人工智能领域得到了广泛的应用和持续的发展。

其中，说话人识别和说话人验证作为语音识别领域的重要研究方向，成为了为人们提供更加个性化和安全的技术解决方案的关键。

本文将探讨在语音识别技术中的说话人识别与说话人验证方法。

首先，说话人识别是指通过声音信号的特征进行识别，从而确定说话人的身份。

说话人识别方法从多个方面进行研究，包括声纹特征提取，模型训练和匹配等。

在声纹特征提取方面，常用的方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和i-vectors（identity vectors）等。

MFCC 是提取说话人语音特征的常用方法，它通过将语音信号转换为频谱特征来表示说话人声音的特点。

而i-vectors是一种基于高斯混合模型（GMM）的说话人特征提取方法，它可以克服MFCC的缺点，并具有更好的识别性能。

在模型训练和匹配方面，常用的方法包括GMM-UBM（GMM-Universal Background Model）、PLDA（Probabilistic Linear Discriminant Analysis）和深度学习等。

GMM-UBM通过建立一个声学模型来对说话人进行建模，并使用一个通用的背景模型来表示说话人类别之外的声音。

而PLDA则通过一个多元高斯模型来进行建模，进一步提高了说话人识别的准确性。

深度学习方法则利用深度神经网络对语音信号进行特征提取和分类，具有较好的性能。

其次，说话人验证是指通过语音信号验证说话人的身份真实性。

在说话人验证中，常用的方法包括基于特征矢量和基于深度神经网络的方法。

基于特征矢量的方法使用已经提取好的说话人特征，通过计算特征之间的相似度来进行验证。

其中，i-vectors是一种常用的特征矢量，可以用于反映说话人的声音特点。

基于深度神经网络的方法则利用深度学习的技术对语音信号进行特征提取和匹配，具有较好的准确性和鲁棒性。

文本无关的说话人识别系统抗噪方法研究

关键词：音识别；说话人识别；本无关；美尔倒谱参数；高斯混合模型语文中图分类号：Ｎｌ．Ｔ９２３文献标识码：Ａｄｉ１．９９ｊｉｎ１０－７．００１．０ｏ：０３６／．ｓ．０６２５２１．００５ｓ４
Ｋｅｏｄ：ｅｃｃｇｉｏ；ｐａｅｃｇｉｏ；ｅｔｎｅｅｄｎ；ｌｅｓａｃｆｃｎｓａｓｉｉｅｏｅ（Ｍｙｗｒｓｓｅｈｒｏｎｔｎｓｅｒｅｏｎｔｎｔ — ｄｐｎｅｔＭｅｃｐｔｌｏｆｉｔ；ＧｕｓｎｍｘｄｍｌＧＭ）ｐｅｉｋｒｉｘｉｒｅｉｅａｄ
２１００年第１０期
文章编号：０６２７（００１－１－１０－４５２１）００６００４
计算机与现代化ＪＵＮＩＹＩＮＡＨＵＩＡＪＵＸＡＤＩ识别系统抗噪方法研究
（．ｓｔｅｆｏｍｎａｏｄ￣ｎａｏＥｇｅｉ，ａｉｎｅｉＰｓｄｅｃｍｕｉｔｎ，ａｉ２００，ｈａ１ｎｉｔｏＣｍｕｉｔｎａｏｔｎｎｉｅｎＮｊｇｉｒｔｏｏｓｎｌｏｍｎａｏｓＮｊｇ１３Ｃｉ；ＩｔｕｃｉｎＩｎｉｎｒｇｎｎＵｖｓｙｆｔａＴｅｃｉｎｎ０ｎ
０引言
语音是人的自然属性之一，说话人发音器官的生
提高系统的抗噪性；另一方面，过选择鲁棒性较强通的更能体现说话人特性的帧来提高噪声环境下的识

基于噪声环境下的说话人识别系统的研究

基于噪声环境下的说话人识别系统的研究摘要：对带噪声的语音信号采用消噪算法处理，并提取特征参数mel倒谱系数来建立说话人的特征参数的混合高斯模型，构建了一个基于噪声环境的文本无关的说话人识别系统。

本文详细阐述了梅尔倒谱系数这一主流语音特征及高斯混合通用背景模型来建立说话人识别系统。

实验表明，增加混合高斯模型的维数可以增加系统的识别率。

关键词：说话人识别；梅尔倒谱系数；高斯混合-通用背景模型中图分类号tp391.42 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）53-0182-03a study on the text-independent speaker recognition system under noisy conditionlin xiu，fan mao-zhischool of software engineering, tongji university, shanghai 2018040 引言说话人识别指在提取代表个人身份的特征信息，最终识别出说话人。

作为身份鉴定的一种方法，说话人识别具有使用简单、获取方便、使用者的接受程度高等优点，但也存在许多值得研究的问题，如训练条件与测试条件不匹配。

说话人识别系统在训练条件与测试条件匹配的情况下，识别系统具有很好的性能。

由于人体声道特征，语音信道及通话环境等因素的干扰，使得说话人识别系统的准确性显著降低。

在说话人识别系统中，有两方面重要的影响因素：一方面，所选取的语音特征参数应尽量突出说话人的个性特征，使得不同说话人可以在特征空间上尽量分离。

另一方面，降低环境噪声对说话人识别系统的干扰，是使训练条件与测试条件匹配的最好办法。

通常提高系统抗噪性能的方法有3种：1）前端处理，如自适应噪声抵消技术等[1]；2）提取具有鲁棒性的特征参数[2]；3）后端处理，如归一化补偿变换[3]。

本系统的基本思路如下：首先，采用消噪算法对带噪声的语音信号进行消噪。

噪声环境下说话人识别的组合特征提取方法

１引言
说话人识别是指通过对说话人语音信号的个性特征进行分析，从而达到对说话人身份进行识别的目的，在公安司法领域、军事领域、电子银行、息服务等领域具有广泛的应信
辨认（ｐａｅＩｅｔｃｔｎ和说话人确认（ｐａｅＶｒｉ — Ｓｅｋｒｄｎｉａｉ）ｉｆｏＳｅｋｒｅｉｅｆａ
ＲｕｉＸｉｎｉＹｕＹｉｉｏａｙｂａ
（ｃｏｌｆｌｔｎｃＳｈｏｏｅｒｉＥｃｏｓ＆ＩｆｒａｏｎｉｅｒｇＳｏｈｗＵｉｅｉ，ｕｈｕ２５２）ｎｏｍｔｎＥｇｅｎ，ｏｃｏｎｒｔＳｚｏ１０１ｉｎｉｖｓｙ
实际说话人识别系统中，当应用环境中存在噪声时，由于训练环境与识别环境的不匹配，说话人识别系统的识别性能下
降十分严重。要使说话人识别技术能真正在实际环境中应用，噪声下的说话人识别的研究有着十分重要的意义。无论是说话人识别系统还是语音识别系统，高系统环境抗噪声提人模型中引入噪声模型，如并行模型合并ＰＭＣ［］（）３；２在前端处理中利用降噪技术减少输入语音中的噪声，如将语音增强技术用于语音预处理［］（）找具有鲁棒性的特征参４；３寻数，如一些模仿听觉特性的感知语音特征［］５。小波变换是一种具有分辨率可变、实现简单和无平稳性
芮贤义俞一彪
（海交通大学电子系，上海２０４；苏州大学电子信息学院，苏州２５２）上０２０１０１

多带抗噪声语音识别算法研究

摘
要：根据Ｆｅｅ等人的研究，基于感知独立性假设的子带识别方法被用于抗噪声鲁棒语音识别。本文拓展子带方ｌｈｒｔ
法，采用基于噪声污染假定的多带框架来减少噪声影响。论文不仅从理论上分析了噪声污染假定多带框架在识别性能上的潜在优势，而且提出了多带环境下的鲁棒语音识别算法。研究表明：多带框架不仅回避了独立感知假设要求，而且与子带方法相比，多带方法能更好的减少噪声影响，提高系统识别性能。
的实际应用中由于环境失配，识别系统性能急剧恶化。这种环境失配主要来源于说话人语音时间可变性和说话人间语音可变性，以及受到环境噪声的影响。采用广泛的搜集失配
ｌ听觉场景分析等听觉特性的进一步研究成果，展研９拓
（ｅｔｆａｉＥｇｎｅｉｇＳｕｈａｔｎｖｒｔ，ａｊｇ２０９）Ｄｐｏｄｏｎｉｅｒ，ｏｔｅｓＵｉｓｙＮｎｉ，１０６Ｒｎｅｉｎ
Ａｂｔｃ：ＡｃｏｄｎｏｔｅｒｓａｃｅｆＦｅｈｒｔｓｒｔａｃｒｉｇｔｈｅｅｒｈｓｏｌｔｅ，ｅｃ，ｓｍｅａｇｒｈａｅｌｔｈｒＡｌｎＰｉｃｐｅｗｒｐｌｄｔｏｕｔｏｌｏｔｍｓｂｓｄＦｅｃｅ — ｌｒｉｌｅｅａｐｉｏｒｂｓｉｅｎｅ
ｋｙｗｏｄＳｅｃｃｇｉｏｅｒｓ：ｐｅｈＲｅｏｎｔｎ；ＨｉｄｎＭａｋｖＭｏｅ；ＡｕｉｒｃｎａｙｉｉｄｅｒｏｄｌｄｔｙＳｅｅＡｎｓｏｌｓ

语音识别技术的现状及发展趋势

语音识别技术的现状及发展趋势目录1.弓I言 (1)2.语音识别技术的现状 (1)3.语音识别技术面临的挑战 (1)4.语音识别技术的发展趋势 (2)5.结论 (2)1.引言语音识别技术是一种将人类语音转化为计算机可读文本的技术，它在许多领域都有广泛的应用，如智能助手、智能家居、医疗诊断等。

本文将探讨语音识别技术的现状、挑战和未来发展。

随着科技的快速发展，语音识别技术得到了广泛应用。

语音识别技术是一种人机交互的关键技术，它使得计算机能理解和解析人类语言。

本文将探讨语音识别技术的现状及未来的发展趋势。

2.语音识别技术的现状1深度学习驱动的语音识别：深度学习已经在语音识别领域取得了显著的成果。

特别是循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(1STM)的应用，使得语音识别的精度和效率大大提高。

2.多语种和多模态语音识别：语音识别技术已经不再局限于单一语种或单一模态。

现在的语音识别系统可以处理多种语言，甚至可以结合多种信息模态，如语音和视觉，以提高识别精度。

3.个性化语音识别：针对不同用户发音习惯和口音的差异，现在的语音识别系统可以通过个性化定制来提高识别精度，满足不同用户的需求。

3.语音识别技术面临的挑战1噪声干扰和口音差异：现实环境中的噪声干扰和不同用户的口音差异是语音识别面临的主要挑战。

如何在复杂的现实环境中提高语音识别的精度是亟待解决的问题。

2.语言覆盖面：尽管现有的语音识别技术已经可以处理多种语言，但仍然有许多小众语言和方言无法得到很好的支持。

如何扩大语音识别的语言覆盖面是未来的一个重要研究方向。

3.隐私和安全：随着语音识别技术的广泛应用，隐私保护问题也日益突出。

如何在保证语音识别精度的同时，保护用户的隐私数据，是当前需要解决的一个重要问题。

4.语音识别技术的发展趋势1）隐私保护技术的进步：随着隐私保护技术的不断发展，如差分隐私等，可以期待未来的语音识别技术将在保护用户隐私的同时，实现更高的识别精度和效率。

试论解决语音识别鲁棒性问题的研究

果可能不佳，此时采用将短时能量和短时过零率相结合的办法，能满足抗干扰的效果。２．５基于仿生小波变换的相关性去噪相关性去噪的原理是依据语音信号的小波系数在各尺度见具有较强的相关性，而噪声的小波系数在个尺度见没有较强的相关性。在不同尺度上运用相关性算法可以充分的减小噪声的幅度，增强原始语音信号的边缘。人耳由外耳、中耳、内耳组成，当有语音信号发出时，由内耳将声波传给大脑，对声音的补偿和增强工作主要由外耳和中耳完成，仿生小波变换完成的工作相当于主动耳蜗控制机理］，为了模拟该机理，仿生小波变换在基本小波变换的母小波函数中，引入了新的调整因子Ｔ。由于参数的引用，仿生小波变换中母小波函数的包络可以根据目标信号的特征在时域上自适应的调节。具体过程是：调用仿生小波分解函数对含噪语音信号进行分解，得到仿生小波系数，初始化和正规化所有的相关系数，估计噪声系数阈值，并提取边缘信息，调用重构函数对信号进行重构，得到去噪后的信号。
ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＷＯＲＬＤ・探索与观察
试论Байду номын сангаас解决语音识别鲁棒性问题的研究
北方民族大学樊海花
【摘要】随着语音识别技术的不断发展，语音识别的识别性能在不断的提升，它作为一种人机交互的快捷、便利的通信方式，正在被人们所

高噪声环境下的语音识别算法研究

高噪声环境下的语音识别算法研究摘要：语音识别是一项重要的人机交互技术，广泛应用于语音助手、智能手机、智能家居等领域。

然而，在高噪声环境下，传统的语音识别算法往往受到严重干扰，导致识别准确率下降。

因此，本文针对高噪声环境下的语音识别问题展开研究，提出了一种基于深度学习的算法，并对其进行了实验验证。

1. 引言随着科技的不断发展，人机交互技术在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。

语音识别作为其中一项关键技术，在智能手机、智能家居等领域广泛应用。

然而，在高噪声环境下进行准确的语音识别仍然是一个具有挑战性的问题。

2. 高噪声环境对传统语音识别算法的影响在高噪声环境中进行准确的语音识别是一个具有挑战性和复杂性问题。

传统基于模板匹配和隐马尔可夫模型的语音识别算法往往受到噪声的严重干扰，导致识别准确率下降。

噪声会改变语音信号的频率、幅度和时域特性，使得语音信号与模板之间的匹配变得困难。

3. 基于深度学习的高噪声环境下的语音识别算法深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

在高噪声环境下进行准确的语音识别，我们可以借鉴深度学习在其他领域中取得成功的经验。

首先，我们可以使用卷积神经网络（CNN）来提取特征。

CNN可以通过卷积层和池化层来提取输入数据中的局部特征，并通过多个卷积层和池化层来逐渐提高特征表达能力。

对于高噪声环境下的语音信号，我们可以将其视为一种图像数据，并使用CNN来提取其频谱图等特征。

其次，我们可以使用长短时记忆网络（LSTM）来进行序列建模。

LSTM是一种特殊的循环神经网络，能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

在高噪声环境下，语音信号中的噪声会导致序列中的时域特性变化，而LSTM可以通过记忆单元和门控机制来适应这种变化。

最后，我们可以使用连接时域和频域信息的方法来提高语音识别的准确率。

在高噪声环境下，时域和频域信息往往会相互补充。

通过将时域信息和频域信息进行融合，我们可以获得更准确的语音识别结果。

短语音噪声环境下说话人识别特征提取

０引言
说话人识别（ｐａｅＲｃｇｉｏ，Ｓ技术是一项根据ＳｅｋｒｅｏｎｔｎＲ）ｉ语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数，自动识
Ｑａｔａｏ，Ｑ）ｕｎｉｔｎＶ是说话人识别系统常用的方法，ｔｉ凭借其计算量小的特点，很适合应用于实时性要求高、存储空间有限的情
ｓｅａｅｄｎｉｃｔｏｐｋｒｉｅｔｆａｉｎ．ｉＫｅｒ：ｌｔｌｐｅｃａａ；ｓａｒｒｃｇｉｉｎ；ｎｉｙｃｎｔｏ；ｃｍｂｉｄｆａｕｒｙｗｏｄｓｉｔｅｓｅｈｄｔｐｅｋｅｅｏｎｔｏｏｓｏｄｉｎｏｉｎｅｅｔｅ
２ＳａｄｎｍｐｔｒＳｉｎｅＣｎｅ，ｎｎＳａｎｏｇ２０４Ｃｉａ．ｈｎｏｇＣｏｕｅｃｅｃｅｔｒ Ⅱ ｈｄｎ５０１，ｈｎ）
Ａｂｔａｔｏｉｒｖｈｅｏｍａｃｆｓｅｋｒｒｃｇｉｏｎｔｅｃｎｉｏｆｎｉｅａｄｌｔｐｅｈｄｔ，ｆａｕｅｓｒｃ：Ｔｍｐｏｅｔｅｐｒｒｎｅｏｐａｅｅｏｎｔｎｉｈｏｄｔｎｏｏｓｎｉｌｓｅｃａａｅｔｒｆｉｉｔｅ
短语音噪声环境下说话人识别特征提取
高会贤马全福郑晓势，，
（．１济南工程职业技术学院现代教育技术中心，济南２００５２０；２山东省计算中心，．济南２０１）５０４

改善含噪语音说话人辨认系统性能的方法

维普资讯
２８９
宁波大学学报（理工版）
２００７
疗ＺＩ（＝∑磊．（＝ｎｚ）Ｈ）（
（）３
Ｍｅｆ＝２９１１ｌ）５ｇ＋ｆ／０）（５（７０，
（）８
式中，厂为频率；Ｍｅ（为Ｍｅｌｆ）ｌ频率．同样是由
＼＝１／Ｈ＝Ｉ＾＝Ｉ
令（式左右两边相应系数相等，则得到ｈｎ６）（）
和之间的递推关系如（）所示．７式
磊１＝一（），
而频域的带宽则随频率增加而成对数增加，如图１所示．图中的ｍ是第ｉ个滤波器输出的所有信号幅
用，也为克服电话信道的非线ｆ生效应提供了一种可
Ｌｃ倒谱是对语音信号的线性预测模型进行Ｐ
同态分析得到的参数，在实际应用中，为了避免复对数运算带来的相位卷绕问题，其实常使用倒谱作为特征参数．Ｐ￣谱参数可以由ＬＣＬＣｔ］Ｐ系数按照递推公式直接推得，其递推过程如下【：ｌ】
度加权求和后的对数谱能量，又称为Ｍｅ频谱．ｌ
设对语音信号线性预测分析得到的声道模型
能的方法ｌ本文提出了用含噪语音倒谱参数非线４】．性加权的方法ｌＪ５，即充分体现了特征参数中各阶分量的不同作用，而且算法简单，便于实现．
系统传输函数为：
Ｈｆ： —— ｚ、一，（）１
得到：
… ：
（）４
宽内的一个具有复杂包络的信号响度等价于在这
ｈ＝ｌ

基于背景噪声估计的说话人识别算法

无声信号中提取背景噪声的ＨＭＭ参数，并结合含噪音频特征估计说话人特征参数，进行识别处理。实验表明，该方法具有比传统去噪技
术更好的识别能力，混合噪声下的说话人识别正确率达到了９％Ｐ＆。０Ｓｉ
关健词：说话人识别；背景噪声估计；高斯混合模型；自适应
ＳｅｋｒＲｅｏｎｔｏｇｒｔｍｓｄ０ｐａｅｃｇｉｉｎＡｌｏｉｈＢａｅｎ
１概述
说话人识别是一种从语音信号中提取说话人信息，从而进行身份鉴别与验证的技术。在实际应用中，由于多种因素的影响，音频信号往往带有不同类型的背景噪声。这种差异性将导致实验室环境下成熟的说话人识别系统性能迅速下降，因此如何提高训练数据与测试数据背景噪声不匹配时系
，
ａａｅｂｃｇｏｎｕｏｔｃｌｎｃｉｅｔｒａｃｒｔａｅａｅｒｂｓｎｓａｅｉｒｖｄｗｉｅｍｅｈｄ．ｅｓｅｅｅｏｎｔｎｄｐｔａｋｒｕｄａｔｍａｉａｌａｄａｑｕｒｂｔｃｕａｅｒｔ，ｎｄｔｏｕｔｅｓｃｎｂｍｐｏｅｔｔｔｏＴｐａｒｒｃｇｉｏｈｔｙｅｅｈｈｈｈｋｉ
维普资讯
第３４卷第１期４
Ｖபைடு நூலகம் ４ｏ．３
・
计
算机
工
程
２００８年７月
Ｊｌ０８ｕｙ２０
Ｎｏ１．４
ＣｏｐｅｍｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｉｅｉｇ

基于PCANN／PDP混合结构的噪声环境下说话人识别方法的研究

维普资讯
第２卷第２期ｌ
２００８年Ｏ６月
盐城工学院学报（自然科学版）
ＪｕａｆＹａｃｅｇＩｓｉｔｆｅｈｏｏｙＮａｕａｃｅｃｄｔｎｏｒｌｏｎｈｎｎｔｕｅｏｃｎｌｇｔｒｌｉｎｅＥｉｏｎｔＴＳｉ
帧组成的特征参数矢量作为说话人识别系统的输入，能有效地在说话人识别系统中引入帧间相
关信息。针对噪声往往具有帧间相关性小，量分布频率范围广且数值较小，能在语音信号主分
量特征中对应于贡献率较小的分量等特点，话人识别系统的前端增加语音参数压缩的主分量分析神经网络（ＣＮ。同时提出了概率ＤＰＡＮ）Ｐ匹配说话人识别方法。通过对噪声环境下与文本
出的，其局限性，且这些方法的计算量也很有而
大。上述影响说话人识别性能的因素，要可以主
泛的领域发挥了重要的作用。
由于说话人的个性特征具有长时变动性，而且其发音常常与环境背景噪声等的干扰、话人说
输入特征量，以最直接最简便地利用语音帧间可相关信息。这种方法最初是由井手等人提出Ｌ，６Ｊ
为了降低这些因素的影响，其是对于环境背景尤
噪声等的干扰，们从事了大量的研究，中，人其谱减法是对静态噪声最常用的方法，而通常说话然人是在非静态噪声环境下，减法带来了严重的谱

复杂环境下的说话人识别

Ｏｏ≤ｃ …ｔ￣＜ｔ，，＝
得最优解＝－ｄ）．１；，
（）择的一个小于Ｃ３选的正分量ａ，据此计算并
一
对语音的动态特征又比较敏感日为此．们采用二次特征提取。我方法Ｐ特征筛选。ｌ：
说话人识别条件的角度．可以将说话人识别分为与文本有关识目前．话人识别系统在实验室环境下有很高的识别率。说但在实际应用中．于噪声的影响和环境的变化．别性能明显下由识降。因此含噪语音的说话人识别是当今研究的热点但是．文本所说的复杂环境不是指噪声环境．是人的情感环境。的情感而人
ｌ引言、
论基础上发展起来的一种新的通用学习方法它的诞生为说话
说话人识别是通过对说话人语音信号的分析和特征的提人识别开辟了新的途径。统计学习理论是专门针对小样本情况Ｃ取．确定说话人是否在所登记的说话人集合中．以及说话人是下机器学习问题建立的一套新的理论体系它的Ｖ维理论和结谁．体的应用角度可以分为：话人辨认（ｐａｅｅｔｃ．构风险最小化原则的提出都为支持向量机算法打下坚实的基从具说ＳｅｋｒｄｎｉａＩｉｆｔｎ和说话人确认ｆｐａｅｅｆａｏ）．者是判断待识别语础。持向量机具有理论完备、ｉ）ｏＳｅｋｒＶｒｃｔｎ￣前ｉｉ１ｔ支适应性强、全局优化、练时间短训音是多个参考说话人中的哪一个．即多个选一个的问题：者是和泛化性能好等优点它成功的解决了高维问题和局部极值问后判断待识别语音是否与参考人相符．是一个是与否的问题．它从题。

语音识别技术中的说话人识别方法

语音识别技术中的说话人识别方法1. 介绍语音识别技术的背景和意义（150字）语音识别技术是指将人类语音信息转化为可被计算机识别和处理的文本或命令的技术。

随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术在多个领域得到广泛应用，如智能助理、语音控制、语音翻译等。

其中，说话人识别是语音识别技术中的重要分支，旨在通过声音特征的分析和比对来识别说话者的身份。

2. 语音识别技术的基本原理（200字）语音识别技术的基本原理是将语音信号转化为数字信号，并通过模式匹配算法来识别语音中的信息。

在识别过程中，语音信号首先会经过预处理，去除噪音和干扰因素，提取出主要的声音特征。

然后，使用一组特定的算法或模型对特征进行分析，包括基于隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、深度学习神经网络等。

最后，通过与预先训练好的模型进行比对，确定语音中的各个单词或语句。

3. 说话人识别方法之声纹识别（300字）声纹识别是说话人识别的一种主要方法，基于个体声音特征的差异来识别说话者的身份。

声纹识别技术首先会采集个体的语音样本，通过提取语音信号的声谱图、频谱轮廓、共振峰等特征，建立个体的声纹模型。

然后，当新的语音进行识别时，系统会将其与每个声纹模型进行比对，计算相似度并判断最佳匹配结果。

声纹识别技术具有高度的个体特异性和稳定性，适用于长期身份认证等场景。

然而，声纹识别也面临环境干扰、可靠性差等问题，尚需进一步完善算法与模型训练。

4. 说话人识别方法之语音指纹识别（300字）语音指纹识别是另一种常用的说话人识别方法，它通过提取语音信号中的短时频率特征，将其转化为固定长度的语音指纹，再以此作为特征进行说话人识别。

语音指纹识别比较适用于短期身份认证和语音检索等应用场景。

语音指纹识别技术主要包括两个关键步骤：特征提取和匹配。

特征提取阶段会将语音信号转化为频域或时域特征，如梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）或MFCC与动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）等。

语音识别技术的噪声环境下的性能分析与改进

语音识别技术的噪声环境下的性能分析与改进随着人工智能技术的迅速发展，语音识别技术在人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。

然而，噪声环境对语音识别的性能产生了很大的影响，使得系统的准确率受到了限制。

因此，对于语音识别技术在噪声环境下的性能分析与改进具有重要意义。

在噪声环境下，语音识别技术的性能往往会受到多种因素的影响。

首先，噪声的种类和强度会对语音信号的清晰度产生不同程度的影响。

常见的噪声类型包括背景噪声、机器噪声、人声噪声等。

这些噪声会与语音信号混合在一起，干扰语音识别系统对语音信息的识别与理解。

其次，语音信号的质量和准确度也会直接影响系统的性能。

不同的录音设备和录音环境可能会导致语音信号的质量不同，从而影响到语音识别技术的结果。

为了提高语音识别技术在噪声环境下的性能，需要进行深入的分析和改进。

首先，可以采用预处理技术来减少噪声对语音信号的干扰。

例如，可以使用降噪算法对录音信号进行处理，去除噪声成分，提高信号的清晰度。

此外，还可以进行语音增强处理，通过改善语音信号的质量来提高识别的准确率。

另外，对于噪声环境下的语音识别技术性能分析和改进，还可以采用前端特征提取和后端模型训练两个方面的策略。

前端特征提取是指将语音信号转化为一系列有意义的特征向量，以便后续的模型训练和识别。

在噪声环境下，传统的特征提取方法往往无法有效地提取出代表语音信息的特征。

因此，需要研究和应用一些鲁棒性较强的特征提取方法，如MFCC特征、PLP特征等，以提高系统对噪声环境下语音信号的理解能力。

后端模型训练是指利用已提取的特征向量来训练模型，从而实现对语音信号的识别与理解。

在噪声环境下，可以采用深度学习方法，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），来训练语音识别模型。

这些深度学习模型具有更强大的适应性和泛化能力，可以更好地应对噪声环境下的挑战。

此外，还有一些其他的技术和策略可以用于噪声环境下语音识别的性能分析与改进。

例如，可以针对不同类型的噪声进行分析和建模，以实现噪声的自适应抑制。

语音识别技术在嘈杂环境中的适配优化

语音识别技术在嘈杂环境中的适配优化一、语音识别技术概述语音识别技术是一种将人类的语音信号转换为可读的文本信息的技术。

随着技术的快速发展，语音识别技术在智能助手、智能家居、医疗健康、教育等多个领域得到了广泛应用。

然而，语音识别技术在实际应用中面临着一个重要的挑战，即如何在嘈杂环境中保持高准确率的识别效果。

本文将探讨语音识别技术在嘈杂环境中的适配优化问题，分析其重要性、挑战以及实现途径。

1.1 语音识别技术的核心特性语音识别技术的核心特性主要包括以下几个方面：- 自然语言处理：能够理解并处理人类的自然语言。

- 语音信号处理：能够提取语音信号的特征，并进行有效的分析。

- 模式识别：能够识别语音中的模式，并将其转换为文本。

- 机器学习：通过机器学习算法不断优化识别模型，提高识别准确率。

1.2 语音识别技术的应用场景语音识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 智能助手：为用户提供语音交互服务，如Siri、Google Assistant等。

- 智能家居：通过语音控制家中的智能设备，如智能灯泡、智能门锁等。

- 医疗健康：辅助医生进行病历记录，提高医疗记录的效率和准确性。

- 教育：辅助教师进行课堂记录，帮助学生进行语音识别学习。

二、语音识别技术的挑战与优化策略语音识别技术在嘈杂环境中面临着多种挑战，这些挑战包括背景噪声、说话人的口音、语速变化等。

为了提高语音识别技术在这些环境中的适应性和准确率，需要采取一系列的优化策略。

2.1 背景噪声的处理背景噪声是影响语音识别准确率的重要因素之一。

为了降低背景噪声的影响，可以采用以下几种策略：- 噪声抑制：通过算法识别并抑制背景噪声，提高语音信号的清晰度。

- 语音增强：通过信号处理技术增强语音信号，提高语音识别的准确率。

- 深度学习：利用深度学习模型识别和分离噪声与语音信号。

2.2 说话人特征的适应说话人的口音、语速、语调等特征都会影响语音识别的效果。

为了适应不同说话人的特征，可以采取以下几种策略：- 个性化模型：为每个用户建立个性化的语音识别模型，提高识别的个性化程度。

噪声环境中说话人识别鲁棒性研究的开题报告

噪声环境中说话人识别鲁棒性研究的开题报告一、研究背景与意义在实际生活中，人们经常需要在各种噪声环境下与他人交流，如工厂车间、街头市场等。

这些噪声环境会给口语识别带来严重的挑战，特别是在多人同时说话时更为明显。

因此，开展噪声环境中说话人识别的研究对于提高人机交互、声纹识别等领域的应用效果具有重要的意义。

同时，从人类听觉研究的角度来看，人类在各种噪声环境中能够辨别不同说话人的声音，这是因为人类在语音信号中对说话人说话时的声学特征有着极高的敏感性。

因此，研究噪声环境中说话人识别的鲁棒性问题，有望揭示人类听觉系统的工作原理，为语音信号分析等领域的研究提供理论指导。

二、研究内容与方法本研究旨在探究在噪声环境下说话人识别的鲁棒性问题，在保证较高识别准确率的同时，提高其对噪声环境的适应能力。

本研究将从以下两个方面入手：1.语音特征提取基于分析不同噪声场景下语音信号的特点，在前端模型中使用基于滤波器组的预处理方法进行语音特征提取，提高噪声下的语音鲁棒性；同时，探索使用声学特征增强方法如语谱图增强、语音降噪等方法来增强语音信号，进一步提高噪声下的识别准确率和鲁棒性。

2.基于深度学习的说话人识别算法建模采用深度学习算法进行说话人识别的建模，包括使用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等常见的深度学习模型，进一步加强对噪声环境的鲁棒性。

此外，本研究还将探索采用多任务学习、迁移学习等深度学习算法，提高模型对不同语音特征的适应性，以及泛化能力。

三、预期研究成果本研究的预期成果如下：1.研究噪声环境下的语音信号特征分析与增强，提高说话人识别模型的鲁棒性。

2.研究基于深度学习的说话人识别算法，提高模型对噪声环境的适应能力，降低语音信号噪声的影响。

3.基于深度学习算法的说话人识别模型在公开数据库上进行实验，证明其在噪声环境下的高效性和鲁棒性，并与现有相关算法进行对比分析。

四、研究计划与进度安排本研究预计用时两年，计划安排如下：第一年：1.收集噪声语音数据库，预处理标准化；2.探索基于滤波器组的语音预处理方法，将预处理效果应用于卷积神经网络和长短时记忆网络架构的说话人识别模型中；3.探索不同增强方法的效果，提高噪声下的语音质量；4.设计并实现基于多任务学习、迁移学习等策略的说话人识别算法，提高算法的鲁棒性。