基于GMM和概率修正码本的源-目标说话人声门波转换

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说话人识别论文:基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究

说话人识别论文:基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究

说话人识别论文:基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究【中文摘要】说话人识别是根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数,自动识别出相应说话人的过程。

它是语音信号处理的一个重要研究方向,作为一种生物认证技术,具有广泛的应用前景,促使越来越多的人对其进行研究。

目前,基于闭集的说话人识别已经取得了比较好的进展,但是基于开集的说话人识别的识别性能还有待提高。

开集和闭集是对测试说话人集的一种划分,当测试的说话人集合仅局限在训练集内时,称其为基于闭集的说话人识别;当测试的说话人集合没有训练集限制,任何话者,不论训练与否,均能作为测试集合中的一员,则称其为基于开集的说话人识别。

基于开集的说话人识别,不同于闭集说话人识别的关键是开集说话人识别不仅要对测试话者是否是训练集内的话者进行判断,而且若是训练集内的话者,则还要对其进行识别,识别出其是集内的哪个话者。

本文致力于对基于开集说话人识别的研究,提出了一种新的识别方法,即基于SVM和GMM 的说话人辨识方法。

说话人辨识是指对说话人进行分辨和识别,分辨测试话者是否是训练集内话者,若是训练集内话者则还要识别出其是训练集内的哪位话者。

用到的模型是SVM-GMM模型,该模型是结合了支持向量机(SVM)和高斯混合(GMM)两种模型...【英文摘要】Speaker recognition is a process of identifying the corresponding speaker, according to the parameters which represent the physiological and behavioral characteristics ofthe speaker’s voice. As a biometric authentication technology, it is an important research direction of the speech signal processing, with a wide range of applications, prompting more people to study it.At present, the speaker recognition based on the closed-set has been made relatively good progress. But the recognition performance of...【关键词】说话人识别高斯混合模型支持向量机模型开集说话人识别闭集说话人识别确认阈值【英文关键词】speaker recognition gaussian mixture model support vector machine the open-set speaker recognition the close-set speaker recognition verification threshold 【目录】基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究摘要4-5Abstract5-6第1章绪论9-14 1.1 课题研究的背景与意义9-10 1.2 说话人识别的研究与发展10-12 1.3 本课题研究的主要工作12 1.4 论文组织结构12-14第2章说话人辨识14-18 2.1 说话人识别概述14 2.2 说话人识别的基本原理14-15 2.3 说话人识别的基本方法15-17 2.4 本章小结17-18第3章语音信号的预处理和特征提取18-27 3.1 语音信号的预处理18-21 3.1.1 预加重18 3.1.2 加窗分帧18-19 3.1.3 端点检测19-21 3.2 特征提取21-26 3.2.1 MFCC特征参数22-25 3.2.2 MFCC特征参数提取25-26 3.3 本章小结26-27第4章支持向量机27-40 4.1 统计学习理论与支持向量机27-29 4.2 SVM 的基础理论29-35 4.2.1 线性判决边界30-33 4.2.2 非线性判决边界33-35 4.3 SVM的多类分类方法35-37 4.4 SVM在说话人识别中的应用37-39 4.4.1 SVM 在说话人辨认中的应用38 4.4.2 SVM在说话人确认中的应用38-39 4.5 本章小结39-40第5章高斯混合40-50 5.1 模型描述40-41 5.2 高斯混合模型参数估计41-45 5.2.1 EM算法原理42 5.2.2 EM算法估计GMM 参数42-45 5.3 高斯混合模型在说话人识别中的应用45-49 5.3.1 高斯混合模型应用于说话人辨认45-47 5.3.2 高斯混合模型应用于说话人确认47 5.3.3 确认阈值的选取47-49 5.4 本章小结49-50第6章基于SVM-GMM的说话人辨识50-60 6.1 本课题所要解决的问题50-51 6.2 SVM-GMM模型51-53 6.3 实验与分析53-59 6.3.1 实验过程53-57 6.3.2 实验结果与分析57-59 6.4 本章小结59-60第7章总结与展望60-627.1 总结60-617.2 展望61-62参考文献62-65致谢65-66攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研项目情况66。

基于GMM-UBM的说话人确认系统的研究

基于GMM-UBM的说话人确认系统的研究

关键词 :说话人 识别 ;高斯混合模型 ;E 算法 ;G M MM- B U M
中图分类号 :T 39 P 1 文献标识码 :A 文章编号: 17 .2 12 1 )30 4 .3 6 43 6(0 20 — 190
Re e r h o p a e d n i i g S s e s a c n S e k rI e tf n y t m y Ba e n G大 。通过对 G MM 的研究提 出一种 改进 的模糊 C均值算法(C 并将 改进 后 F M)
的算法应用到模型初始化 中。同时 ,G MM 在话者确认时 ,语音数据不足会导致识别率下降. .采用能覆盖话 者语 音 的高斯混合模型. 通用背景模型( MM- B 作为识别模型,通过算法 比较及实验分析可知,改进 算法后 的系统 G U M) 在识别率上 明显优于传统 的基于 GMM 的说话人识别系统 。
第 3 卷第 3 2 期
2 2 年 6 月 0l
辽宁工业 大学学报 ( 自然科 学版)
J un l f i nn nv ri f eh oo yN trl c n e dt n o ra o a igU ies yo c n lg ( aua S i c io ) L o t T e E i
mo e o a hs e e,h nfn e f aa tr , Oa k k l o dp o a it xmu d l re c p a r t e das t rmees S st ma el ei o rb b l ma i m. f k i op o i h i y
Ke r s s e k r e o n t n GM M ; y wo d : p a e c g i o ; r i EM ; GM M - UBM

基于GMM的说话人识别技术研究开题报告

基于GMM的说话人识别技术研究开题报告

基于GMM的说话人识别技术研究开题报告一、选题背景随着社会、经济的发展,人们对智能化技术的需求越来越高,语音技术作为其中的一种重要技术,得到了广泛应用。

在语音技术应用中,说话人识别技术是一个重要的研究方向。

它主要应用于语音认证、音频文件的归档整理、音频文件的检索与识别、虚拟助手等领域。

说话人识别技术是通过对语音信号进行特征提取和模型建立,来确定说话人身份的一种技术。

目前,说话人识别技术已经成为语音识别和语音合成的重要组成部分。

高斯混合模型(GMM)是一种常用的说话人识别模型。

它能够很好地对音频信号做建模,提取出适合于人类识别的特征,对于保证测试集的正确性评估和确定预测集的正确性评估非常有效。

GMM模型在语音识别中有较广泛的应用。

在说话人识别领域中,GMM也是一种非常有性价比的选择,并被广泛地应用于说话人识别的解决方案中。

二、选题意义说话人识别是一项重要的技术。

它能够为多种应用提供有价值的指导意义,这包括安全、监控、电信、人机交互等领域。

在许多场景中,只有正确地确定说话人身份,才能执行相应的命令。

例如,在银行等金融场所,通过说话人识别来实现客户身份验证。

在监控领域,为了判断一个人员是否允许进入特定场所,必须进行语音识别和身份认证。

在虚拟助手中,能够通过识别说话人的声音,更好地进行语音交互。

GMM模型作为常用的说话人识别模型,其在说话人识别中的应用一直很广泛。

本文将通过对GMM模型的研究,对人类语音信号进行有效地建模,并提取适合于人类识别的特征,进而实现高精度、高效率的说话人识别技术,在应用中产生更好的效果。

三、研究内容本文选用GMM作为说话人识别的模型,探究GMM模型在说话人识别中的应用,研究其应用过程中可能出现的问题,并提供相应的解决方案。

具体研究内容包括:1. 阐述基于GMM的说话人识别技术的相关理论知识,探究GMM模型的构造和工作原理。

2. 分析语音信号特征提取的方法,结合说话人识别的目的,采用合适的特征提取方法,提高模型的准确性。

基于共振峰和高斯混合模型的声音转换系统

基于共振峰和高斯混合模型的声音转换系统

另外由 5 名语音处理研究人员对这 三种方法转换得到 的语音进行主观评价。主要对音质,接近目标说话人的倾向 性两方面进行评价。
对音质的评价主要看声音是否清晰,有无杂音,闷声, 断声。实验表明前两种方法都能得到令人满意的音质。方法 三有明显的杂音,音质相对不好。对目标倾向性的评价是看 转换声音是否反映目标说话人的特征。这个评价采用 ABX 测试方法。X 表示转换语音,A 表示采用方法一得到的语音, B 是采用方法二三得到的语音,测试者要 A 和 B 中选择哪 个语音更接近期望说话人的声音特征。结果(如图四)显示本 文方法具有更好的目标倾向性。
方法一
60%-40%
方法二
方法一
80%-20%
方法三
图4:对目标倾向性的评价
5. 总结
本文把具有明确物理意义和反映说话人特征的共振峰特 征用于声音转换,以及采用一系列改进方法使转换语音的音 质和目标的倾向性得到了有效的改善。实验结果表明本方法 的有效性。
6. 参考文献
[1] E. Moulines and Y. Sagisaka. Voice conversion: state of the art and perspectives [J]. Speech Communication, Elsevier, Feb. 1995, 16(2): 125-126. [2] D.H. Klatt and L.C. Klatt. Analysis synthesis and perception of voice quality variations among female and male speakers. J. Acoust.Soc.Amer. 1990, Vol.87, No.2, pp:820-857. [3] J. M. Gutierrez-Arriola, et al. A new multi-speaker formant synthesizer that applies voice conversion techniques, Proc. Europ Speech’2002 [4] Y. Stylianou, et al. Continuous Probabilistic Transform for Voice Conversion [J]. IEEE Transactions on Speech and Audio Processing. March 1998, 6(2): 131-142. [5] A Kain and M Macon. Spectral Voice Conversion for Text-to-Speech Synthesis [A]. Proc. ICASSP [C]. Seattle, USA, May 1998(1): 285-288.

数据采集与处理2007年(第22卷1~4期)总目次

数据采集与处理2007年(第22卷1~4期)总目次

种 具 有 自适 应 权值 系数 的全局 平 滑光 流算 法 ……… … …… …… …… 原 磊 李金 宗 李 冬冬 ( —9 ) 21 0
基 于视 觉 的室 内移动机 器人 精确 定位 方 法 … …… …… … ……… … …… 章 小兵 宋 爱 国 唐 鸿儒 (— 9 ) 2 1 6 联合 结构 下 的快速 符 号 同步和 载波 同步 …… …… …… … ……… … …… 杨 琳 吴 勋森 代巧 莲 ( —0 ) 2 2 1 基于 冲激 雷达 的运 动体 目标 检测 算法 …… … …… …… …… …… …… … 周 宇翔 魏 国华 吴 嗣亮 (— 0 ) 2 2 6 雷达 信号 全脉 冲数 据分 析 的极值 序列 分析 方 法( … …… …… …… … 姜 勤波 马红 光 杨利锋 (— 1 ) 一) 2 2 2
基于 子带 GMM— M 的广播 语 音 多语 种 识别 UB
… …… …… …… …… … 李 思一 戴 蓓蓓 王 海祥 ( —4 11 )
基 于 GMM 和概 率修 正码本 的源一 目标 说 话人 声 门波转 换 … ……… …… 孙 俊 戴蓓 蓓 张 剑 (— 9 11 )
基 于独 立分 量分 析特 征提 取 的带噪 信号 端 点检测 … …… … ……… 何 清波 孔 凡让 王 建平 等 (- 5 12 )
基于 通用 曲率 尺度 空 间描述 子 的彩色 图像 检 索 … …… …… …… …… … 黄 晶 倪 林 苗 原 (— 3 ) 2 1 2
改进 的在 线 自然语 音卷 积混 合信 号 时域 盲分 离方法 … …… …… …… …… …… … 鲁 晓 丹 张立 明 (— 3 ) 2 1 8 改进 的小 波调 制解调 系统 时钟 同步环 算法 … …… …… …… …… … 杨 航 杜 兴 民 陶 祁 等 (— 4 ) 2 1 4

基于GMM的说话人识别系统研究与实现的开题报告

基于GMM的说话人识别系统研究与实现的开题报告

基于GMM的说话人识别系统研究与实现的开题报告一、研究背景与意义随着现代科技的不断发展,语音识别技术受到越来越多关注。

而在语音识别中,对不同说话人进行识别是一项重要的任务。

在实际应用中,如语音交互系统、个性化语音服务、犯罪侦查等都需要对说话人进行识别。

因此,研究可靠高效的说话人识别算法具有非常重要的实际意义。

GMM(Gaussian Mixture Model)是一种基于概率统计的建模方法,在语音识别中被广泛应用。

其思想是将任一个说话人的语音信号看成是由多个不同的高斯分布混合而成。

因此,GMM被认为是说话人识别任务中的一个有效的建模手段。

本文旨在研究并实现一种基于GMM算法的说话人识别系统。

二、研究内容1. 对GMM算法进行深入了解,包括原理、优缺点、应用场景等方面的内容。

2. 收集和整理数据集,包括训练集和测试集。

训练集用于训练GMM 模型,测试集用于评估模型的性能。

3. 使用 GMM 模型训练语音信号,建立说话人模型。

考虑使用最大似然估计(MLE)方法对GMM模型进行训练。

4. 完成系统的设计和实现,通过编写代码实现一个基于GMM的说话人识别系统。

主要包括语音采集、特征提取、GMM模型的训练和评估等环节。

5. 对系统的性能进行评估,包括检验准确率、召回率、错误率等。

同时,与其他说话人识别算法(如SVM、CNN等)进行比较,分析GMM 算法在准确性、实时性等方面的优劣情况。

三、研究方法和技术路线1. 研究方法本研究采用理论研究和实验研究相结合的方法,首先对GMM算法进行详细分析和了解,结合实验分析GMM算法在说话人识别中的性能,并与其他算法进行比较分析。

2. 技术路线数据采集→语音信号预处理→特征提取→ GMM模型训练→说话人识别系统的设计与实现→性能评估与比较分析。

四、预期研究结果1. 实现一个基于GMM的说话人识别系统,能够准确、高效地判断出不同说话人的语音信号。

2. 对GMM算法进行评估和比较,分析GMM算法在语音识别中的优劣和适用范围。

基于GMM和SVM的说话人识别系统研究的开题报告

基于GMM和SVM的说话人识别系统研究的开题报告

基于GMM和SVM的说话人识别系统研究的开题报告一、研究背景和意义说话人识别是指通过对一段语音信号进行特征提取和建模,从中辨认出说话人的身份信息。

该技术在现代语音信号处理、音频安全、自然语言处理、情感分析等领域有广泛应用。

例如,随着语音助手的普及,在多人使用同一设备的场景中,说话人识别技术可以将不同用户的需求与特定的用户进行匹配,提高助手的个性化服务质量。

在安全领域,说话人识别也可以用于电话骗局的识别、垃圾电话的过滤等。

说话人识别涉及到语音信号处理、模式识别、机器学习等多个领域,是一个十分复杂的研究方向。

目前,主要的识别算法包括基于高斯混合模型(GMM)的方法、基于支持向量机(SVM)的方法和基于深度学习的方法等。

这些方法各有优缺点,其中基于GMM和SVM的方法具有较高的可解释性和对小样本学习的良好适应性,已经成为了当前研究的热点之一。

因此,本研究旨在探究基于GMM和SVM的说话人识别技术,以提高识别精度和稳定性,为语音信号处理和音频安全等领域提供更加可靠的技术支持。

二、研究内容和方法本研究的主要内容包括:1. 基于GMM的说话人模型建立。

在该阶段,将使用EM算法对语音信号中的Mel频率倒谱系数(MFCC)进行建模,建立说话人特征向量模型。

2. 基于SVM的说话人分类器训练。

在该阶段,将使用支持向量机算法训练分类器,以实现对不同说话人的区分。

该阶段将进一步改进传统SVM算法,引入核技巧和多分类方法,提高分类精度和泛化能力。

3. 基于GMM和SVM的说话人识别系统实现。

在该阶段,将基于前两个阶段的模型和算法,设计并实现一个完整的说话人识别系统。

该系统将包括说话人特征提取、模型训练和分类器预测等模块,以便进行批量的语音信号识别。

本研究将采用文献综述和实验研究相结合的方法,分析和比较不同方法的优缺点,并在实验中对算法的准确性和有效性进行验证。

具体的实验流程和评估指标包括:数据集的划分与准备、特征提取、模型训练、分类器预测和性能指标评测等。

基于GMM的说话人识别系统研究的开题报告

基于GMM的说话人识别系统研究的开题报告

基于GMM的说话人识别系统研究的开题报告一、研究背景和意义随着语音技术的飞速发展,说话人识别技术受到了广泛关注。

说话人识别是指在一段语音中,判断该语音是由哪个人说出的。

其应用范围涵盖了语音识别、语音合成、语音安全等领域。

在实际应用中,说话人识别技术可以被用于辨别电话诈骗、识别呼叫中心客户、语音密码认证等场景。

当前,说话人识别技术已经取得了较大的进展,而高斯混合模型 (GMM) 是一个经典的语音识别技术,在说话人识别领域得到了广泛应用。

GMM 是一个概率模型,它用于建模声学特征。

和其他机器学习技术一样,GMM 用于从大量的数据中学习模型参数。

在说话人识别中,GMM 可以应用于建立声纹库,从语音信号中提取特征,进而对比语音信号与声纹库中的模板。

GMM 在说话人识别领域具有较高的准确性和鲁棒性。

本课题拟通过研究基于 GMM 的说话人识别技术,为语音识别、语音合成等领域提供更加有效的技术支持,具有重要的实际应用价值和研究意义。

二、研究内容本课题的研究内容主要包括以下几个方面:1.基于 GMM 的模型建立GMM 是一种经典的声学模型,它可以描述每一个人的语音特征。

通过已知的训练数据,利用 GMM 可以建立说话人的声学模型。

本课题将探讨如何建立基于 GMM 的说话人识别子系统,包括 GMM 的建模、参数估计等方面的内容。

2.特征提取说话人识别需要从语音信号中提取出能够反应说话人特征的信息,这些信息通常包括语音的时长、能量、频率等特征。

本课题将探讨如何从语音信号中提取有效的语音特征、如何通过有效的特征提取算法提高系统的识别准确率。

3.声纹库设计声纹库是指存储已知用户特征的数据库,说话人识别主要是要比较语音信号与声纹库中的模板。

本课题将探讨如何设计和构建声纹库,包括数据库的格式和存储方式等方面的内容。

4.系统实现本课题将探讨如何实现基于 GMM 的说话人识别系统,包括系统的架构设计、算法实现、性能测试等方面的内容。

《基于GMM-UBM模型的说话人识别系统》范文

《基于GMM-UBM模型的说话人识别系统》范文

《基于GMM-UBM模型的说话人识别系统》篇一一、引言随着信息技术的快速发展,说话人识别技术在众多领域中发挥着越来越重要的作用。

作为一种生物特征识别技术,说话人识别能够通过分析语音信号中的特征信息,实现准确、高效的身份验证。

其中,高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,简称GMM-UBM)作为说话人识别的重要方法之一,因其出色的性能和适应性而备受关注。

本文将详细介绍基于GMM-UBM模型的说话人识别系统,并探讨其高质量实现的关键因素。

二、GMM-UBM模型概述GMM-UBM模型是一种基于概率密度的说话人识别模型。

其中,GMM用于描述每个说话人的声纹特征,UBM则描述了通用背景下的语音特征。

该模型通过将每个说话人的GMM与UBM 进行比较,提取出区分不同说话人的特征,从而实现说话人识别。

三、系统架构基于GMM-UBM模型的说话人识别系统主要包括预处理、特征提取、模型训练和识别四个部分。

1. 预处理:对输入的语音信号进行预处理,包括去噪、归一化等操作,以便后续的特征提取和模型训练。

2. 特征提取:从预处理后的语音信号中提取出能够反映说话人特征的关键参数,如MFCC(Mel频率倒谱系数)等。

3. 模型训练:利用提取的特征参数,训练GMM和UBM模型。

其中,GMM用于描述每个说话人的声纹特征,UBM用于描述通用背景下的语音特征。

4. 识别:将待识别的语音信号进行相同的预处理和特征提取操作后,与已训练的GMM和UBM模型进行比较,实现说话人识别。

四、高质量实现的关键因素1. 数据预处理:数据预处理是提高说话人识别系统性能的关键因素之一。

通过去噪、归一化等操作,可以提高语音信号的质量,减少噪声和干扰对系统性能的影响。

2. 特征提取:特征提取是说话人识别系统中的核心环节。

通过提取出能够反映说话人特征的关键参数,如MFCC等,可以提高系统的识别准确率。

《基于GMM-UBM模型的说话人识别系统》范文

《基于GMM-UBM模型的说话人识别系统》范文

《基于GMM-UBM模型的说话人识别系统》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展,说话人识别技术已成为生物特征识别领域的重要研究方向。

说话人识别系统能够根据语音信号的特性和规律,对不同说话人的身份进行准确识别。

其中,基于高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,简称GMM-UBM)的说话人识别系统因其在各种噪声环境下的稳健性和识别准确率方面的优势,被广泛应用于语音识别、语音安全等领域。

本文旨在深入探讨基于GMM-UBM模型的说话人识别系统的高质量设计与实现。

二、GMM-UBM模型理论基础GMM-UBM模型是一种概率生成式模型,它将每个说话人的语音特征表示为一个高斯混合模型(GMM),而通用背景模型(UBM)则用于描述所有说话人的通用语音特征。

在GMM-UBM模型中,每个说话人的语音数据被建模为一系列高斯分布的加权和,而UBM则通过学习大量非标签的语音数据来提取通用语音特征。

通过将特定说话人的GMM与UBM进行适配,可以提取出该说话人的独特特征,从而实现说话人识别。

三、系统设计(一)数据预处理在构建说话人识别系统时,首先需要对语音数据进行预处理。

预处理包括音频信号的采集、数字化、分帧、加窗等步骤。

此外,还需要进行噪声抑制、端点检测等操作,以提高语音数据的信噪比和识别率。

(二)特征提取特征提取是说话人识别系统的关键步骤。

常用的特征包括声谱参数、音素参数等。

在GMM-UBM模型中,通常采用基于MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)的特征提取方法。

MFCC能够有效地提取语音信号的时频特性,为后续的模型训练提供有效的特征表示。

(三)模型训练在模型训练阶段,首先需要构建UBM。

通过学习大量非标签的语音数据,提取通用语音特征,构建UBM。

然后,针对每个说话人,从其语音数据中提取GMM模型参数。

基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究的开题报告

基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究的开题报告

基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究的开题报告一、选题背景和意义随着语音技术在智能手机、语音助手和人机交互等领域的广泛应用,语音识别、语音合成、语音转换等方面得到了快速发展。

在这些应用中,说话人辨识是其中一个重要的研究方向。

说话人辨识指的是通过对语音信号进行分析,判断出该语音信号的说话人是谁。

说话人辨识有着广泛的应用场景,例如电话语音银行认证、语音门禁识别、犯罪侦查等。

因此,研究说话人辨识技术对实现更加智能化、安全化的语音应用有着重要意义。

基于SVM和GMM的说话人辨识方法是目前比较先进的说话人辨识算法之一,其能够通过对语音信号进行训练和预测,判断出该语音信号的说话人是谁。

因此,本研究旨在探究基于SVM和GMM的说话人辨识方法的优缺点、适用范围及提升方法,为实现更加智能化、安全化的语音应用提供参考。

二、研究内容和方法本研究将采用SVM和GMM两种算法结合的方法,来对说话人进行辨识。

具体研究内容包括:1. 分析SVM和GMM两种算法的工作原理和优缺点。

2. 设计和实现语音特征提取和预处理的算法,对语音信号进行处理和转化成机器学习算法所需要的数据格式。

3. 根据实验数据,建立SVM和GMM的分类器,并进行实验验证。

4. 对产生的实验结果进行分析和比较。

分析两种算法在不同数据集和不同实验环境下的表现,提出优化建议并完善算法。

三、研究计划和进度安排本研究计划用时一年,具体进度计划如下:第一学期:1. 阅读相关文献,深入了解SVM和GMM算法及其在说话人辨识中的应用。

2. 学习语音信号处理知识,掌握语音信号的预处理和特征提取方法。

3. 收集相关数据集,准备实验数据。

第二学期:1. 分析和比较SVM和GMM算法的优缺点,设计和实现语音特征提取和预处理的算法。

2. 根据实验数据,建立SVM和GMM的分类器,进行实验验证。

3. 分析实验结果,提出优化建议,完善算法和实验设计。

第三学期:1. 进行进一步实验,对算法进行调优和改进。

基于GMM的AMR-NB与G.729A之间的LSP与基音参数转码技术研究的开题报告

基于GMM的AMR-NB与G.729A之间的LSP与基音参数转码技术研究的开题报告

基于GMM的AMR-NB与G.729A之间的LSP与基音参数转码技术研究的开题报告一、研究背景与意义现今通信技术不断发展,人们已经能够通过语音、图像、视频等多种形式进行远程通信。

其中语音通信是人们日常生活中最为常见的通信方式之一。

在语音通信中,数字信号编码技术被广泛应用于实现语音信号的高效传输、储存和处理。

AMR-NB(编解码器GSMAMR)和G.729A则是数字语音编解码技术的两种典型代表。

AMR-NB(Adaptive Multi Rate – Narrow Band)编码器是3GPP规定的一种语音编码标准,其采用了语音信号采样率为8kHz,采用时域自适应的LP(Linear Predictive)分析方法,将原始语音信号转换成具有稳定性、可压缩性的线性预测系数,再经过定量化、编码等处理,最终输出压缩后的语音文件。

G.729A是国际电信联盟制定的一种语音编解码标准,其也采用了LP分析方法,但是与AMR-NB不同的是,它采用了基于自回归模型(AR模型)的分析方法,通过减少动态矢量码本的维度等方式达到压缩数据的目的。

AMR-NB和G.729A都采用了LSP参数和基音参数进行语音信号的编码。

而在语音传输和存储过程中,由于不同系统之间存在差异,会造成LSP参数和基音参数失真的问题。

为此,需要在不同系统之间进行LSP参数和基音参数的转码,从而实现跨系统的语音信号传输、储存和处理。

本文旨在研究基于高斯混合模型(GMM)的LSP参数和基音参数的转码技术,旨在提高LSP参数和基音参数在不同系统之间的有效转换,从而实现语音信号的高效传输、储存和处理。

本文研究对语音通信领域、通信工程领域具有一定的理论和实践意义。

二、研究内容本文研究内容主要包括以下几个方面:1. AMR-NB和G.729A的LSP参数和基音参数提取方法研究。

针对两种编码器所采用的LSP参数和基音参数提取算法,进行深入研究和实验验证。

2. GMM模型的原理及其在LSP参数转换中的应用研究。

基于改进GMM和韵律联合短时谱的说话人转换

基于改进GMM和韵律联合短时谱的说话人转换

基于改进GMM和韵律联合短时谱的说话人转换
张炳;俞一彪
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2009(025)004
【摘要】提出了一种基于改进GMM模型和韵律联合短时谱的说话人转换方法.通过在训练阶段引入改进的GMM模型,克服传统GMM模型造成的转换语音过平滑现象,并将线谱对频率LSF和基音频率联合起来组成韵律联合短时谱,更准确地刻画说话人的短时频域特征和声腔的共振特性.实验表明,这种方法能够有效地捕捉说话人的个性化特征和韵律特征.另外,在保证变换语音目标倾向性的同时,一定程度上克服了过平滑现象,提高了变换语音的音质.
【总页数】5页(P548-552)
【作者】张炳;俞一彪
【作者单位】苏州大学电子信息学院,苏州市干将东路178号,苏州,215021;苏州大学电子信息学院,苏州市干将东路178号,苏州,215021
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.33
【相关文献】
1.一种改进的基于GMM-UBM的法庭自动说话人识别系统 [J], 王华朋;杨军;吴鸣;许勇;
2.基于GMM和概率修正码本的源-目标说话人声门波转换 [J], 孙俊;戴蓓蒨;张剑
3.基于基元段特征和GMM的源-目标说话人F0~t转换 [J], 孙俊;戴蓓蒨;张剑
4.基于超音段韵律特征和GMM-UBM的文本无关的说话人识别 [J], 许东星;戴蓓缮;刘青松;许敏强
5.基于GMM模型和LPC-MFCC联合特征的声道谱转换研究 [J], 曾歆;张雄伟;孙蒙;苗晓孔;姚琨
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基于GMM和ANN混合模型的语音转换方法

基于GMM和ANN混合模型的语音转换方法

基于GMM和ANN混合模型的语音转换方法
姚绍芹;张玲华
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2014(29)2
【摘要】为了克服利用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)进行语音转换的过程中出现的过平滑现象,考虑到GMM模型参数的均值能够表征转换特征的频谱包络形状,提出一种基于GMM与人工神经网络(Artificial neural network,ANN)混合模型的语音转换.该方法利用ANN对GMM模型参数的均值进行转换;为了获取连续的转换频谱,采用静态和动态频谱特征相结合来逼近转换频谱序列;鉴于基频对语音转换的重要性,在频谱转换的基础上,对基频也进行了分析和转换.最后,通过主观和客观实验对提出的混合模型的语音转换方法的性能进行测试.实验结果表明,与传统的基于GMM模型的语音转换方法相比,本文提出的方法能够获得更好的转换语音.
【总页数】5页(P227-231)
【作者】姚绍芹;张玲华
【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,南京,210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统 [J], 蒋瑞;李海峰;马琳
2.基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统 [J], 蒋瑞;李海峰;马琳
3.基于HMM和ANN混合模型的语音情感识别研究 [J], 林巧民;齐柱柱
4.基于STRAIGHT模型和ANN的语音转换方法研究 [J], 王光艳;高丽萍;黄奕婷;于宝雲
5.基于重训练高斯混合模型的语音转换方法 [J], 张凯;朱立新;赵义正
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基于GMM的说话人识别技术研究

基于GMM的说话人识别技术研究

基于GMM的说话人识别技术研究曹洁;潘鹏【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)011【摘要】为了探讨高斯混合模型在说话人识别中的作用,设计了一个基于GMM的说话人识别系统.整个系统由音频信号预处理,语音活动检测,说话人模型建立以及音频信号识别4个模块组成.前三个模块构成了系统的模型训练部分,最后一个模块构成了系统的语音识别部分.包含在第二个模块中的由GMM模型搭建的语音活动检测器是研究的创新之处.利用增强的多方互动会议语料库中的视听会议对系统中的部分可调参数以及系统的识别错误率进行了测试.仿真结果表明,在语音活动检测器和若干滤波算法的帮助下,系统对包含重叠语音的音频信号的识别准确率可以达到83.02%.%In order to investigate the function of Ganssian MixtureModel(GMM) in speaker recognition, a GMM based speaker recognition system is designed.The system consists of four modules that are audio signal pre-processing, speech activity detection,speaker modeling as well as audio signal recognition. The first three modules constitute the model training segment of the system and the last module constitutes the speech recognition segment of the system.A speech activity detector which is built by GMM in the second module is the innovation of the research. Some tunable parameters and recognition error rate of the system are tested using audio-visual meetings in the Augmented Multi-party Interaction(AMI) corpus. Simulations show that with the help of the speech activity detectorand several filter algorithms,recognition accuracy rate of the system for audio signal with overlap speech can reach 83.02%.【总页数】4页(P114-117)【作者】曹洁;潘鹏【作者单位】兰州理工大学计算机与通信学院,兰州,730050;兰州理工大学计算机与通信学院,兰州,730050【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.基于GMM i-vector的说话人识别研究 [J], 王致垚2.基于GMM非线性变换的说话人识别算法的研究 [J], 罗文华;杨彦;齐健;赵力3.基于说话人特有特征集的GMM和i-矢量方法的说话人识别 [J], 沈思秋;吕勇;杨芸;齐彦云4.基于GMM的说话人识别系统研究及其MATLAB实现 [J], 何建军5.基于GMM的说话人识别系统研究及其MATLAB实现 [J], 何建军因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于RBF神经网络的源——目标话音转换

基于RBF神经网络的源——目标话音转换

基于RBF神经网络的源——目标话音转换
王海祥
【期刊名称】《电子测量技术》
【年(卷),期】2006(29)6
【摘要】源-目标说话人声音转换是一种变换说话人声音特征的技术,它将源说话人的声音转换成目标说话人的声音。

本文选择声道共振峰参数作为待转换的特征参数,为了克服线性多变量回归转换方法(LMR)中分类不准带来的误差,采用基于径向基函数神经网络的非线性转换方法(RBFNN)获取转换规则。

以5个普通话元音为实验,验证了分类数目和训练集对2种转换方法的影响。

实验结果表明,RBFNN方法的转换效果优于LMR方法;并在只有较少训练集数据时也能得到较好的转换效果。

【总页数】4页(P60-63)
【关键词】共振峰参数;径向基函数神经网络;分类线性转换;Itakura距离
【作者】王海祥
【作者单位】中国科学技术大学电子科学与技术系
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.基于RBF神经网络的色彩空间转换研究 [J], 王鹏;郑学敏
2.基于多层感知机和RBF转换函数的混合神经网络 [J], 武妍;王守觉
3.基于高斯混合模型和K-均值聚类算法的RBF神经网络实现男女声转换 [J], 袁志

4.基于RBF神经网络的色空间转换模型 [J], 张群
5.基于分区的RBF神经网络颜色空间转换模型的研究 [J], 刘容;王强;刘真
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基于GMM模型的自适应说话人识别研究

基于GMM模型的自适应说话人识别研究

基于GMM模型的自适应说话人识别研究陈觉之;张贵荣;周宇欢【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2013(0)7【摘要】为了提高说话人识别的性能,提出一种基于GMM模型自适应说话人识别方法.该方法能自动根据不同的说话人选取不同时长的语音进行识别,从提取语音特征和计算识别概率两方面减少识别时间,在不降低识别率的前提下,比传统识别方法识别速度有大幅度提高.实验仿真表明,在保持正确识别率97%以上的情况下,总识别速度可提高4倍左右.该方法特别适合基于GMM的大集合说话人识别.%With the purpose of improving the performance of speaker recognition,an adaptive speaker recognition method based on GMM is proposed.It can automatically select different length of speech for different speakers so as to reduce the recognition time through two aspects:speaker acoustic features calculation and recognition probability estimation.So it can remarkably improve the recognition speed than customary methods while keeping the correct recognition ratio.Experiments show that the recognition speed is increased about 4 times while keeping the recognition ratio at the level of 97%.This novel method is very fit for large muster of speaker recognition based on GMM.【总页数】3页(P91-93)【作者】陈觉之;张贵荣;周宇欢【作者单位】海军指挥学院信息系,江苏南京211800;中国人民解放军92601部队计量站,广东湛江524009;解放军理工大学指挥信息系统学院,江苏南京210007【正文语种】中文【中图分类】TP391.42【相关文献】1.基于高斯混合模型GMM的说话人识别方法 [J], 臧晓昱2.基于高斯混合模型GMM的说话人识别方法 [J], 臧晓昱3.基于GMM-UBM说话人模型的连续自适应算法研究 [J], 张正平;张丽娜;贺松4.MATLAB环境下的基于GMM模型的说话人识别系统 [J], 赵恒;李冬梅;张玉宏5.基于时间规整网络的GMM说话人识别模型的初始化方法 [J], 沈忱;章明;赵力;邹采荣因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于GMM的声纹识别技术研究

基于GMM的声纹识别技术研究

基于GMM的声纹识别技术研究声纹识别技术已经得到了广泛的应用,尤其是在安全领域。

基于GMM(Gaussian Mixture Model)的声纹识别技术是其中的一种重要的技术手段。

本文将深入探讨这一技术的研究现状和未来发展趋势。

一、GMM简介GMM是一种利用高斯分布描述数据分布情况的模型。

在声纹识别中,我们可以把每个人的声音特征看作一组数据,然后使用GMM来刻画这种数据分布的特征。

其主要的优点是灵活性,可以适应不同的数据分布情况。

因此,GMM被广泛应用于信号处理、模式识别、生物医学工程等领域。

二、基于GMM的声纹识别技术基于GMM的声纹识别技术主要包括特征提取和分类两个部分。

特征提取是指从声音数据中抽取有效的特征信息。

而分类则是指通过比较声音数据的特征信息,判断它们是否来自同一个人。

1. 特征提取特征提取是声纹识别中至关重要的一步。

它的目标是从声音信号中提取出能够表征说话人身份的特征信息。

常用的方法包括MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)、LPCC(Linear Predictive Cepstral Coefficients)、LPC(Linear Predictive Coding)等。

其中,MFCC和LPCC是较为流行的方法,它们的优点是能够保留语音信号的重要信息,同时排除噪声等干扰因素。

2. 分类分类是声纹识别中的关键步骤,它决定了最终的识别结果。

常用的分类方法有GMM和SVM(Support Vector Machine)。

GMM是一种概率模型,它可以通过计算声音数据的概率分布,判断它们是否来自同一个人。

而SVM则是一种学习算法,它可以根据不同的训练数据,学习出最优的分类器模型。

不过,实际应用中往往结合这两种方法,使用GMM模型进行初步分类,再利用SVM进行进一步的优化。

三、GMM声纹识别技术的优缺点GMM声纹识别技术的优点在于它具有较高的准确率和鲁棒性。

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to l o ih b s d o u sa i t r d l( i n a g rt m a e n Ga s i n m x u e mo e GM M ) ,wh c i e ry c m b n s a f w u e i h l a l o i e e r l s n
弥补 声 门波 导 数 波 形 参 数 化 而 损 失 的 含 有 说 话 人 个 性 特 征 的 高 频 送 气 分 量 和 波 纹 分 量 。 实验 结 果 表 明 , 文 方 本
法转 换 性 能 明显 好 于 基 于 矢量 量 化 ( Q) V 的码 本 映射 算 法 。 关 键 词 : 音 转换 ; 门波 导 数 ; 让德 正 交 分解 ; 斯 混 合模 型 ( M) 概 率 加 权 修 正 码 本 声 声 勒 高 GM ;
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第2卷第1 2 期
20 0 7年 3月







V o1 22N o.1 .
M a . 2 07 r 0
J u n lo t q iio & P o e sn o r a fDa aAc ust n i r c s ig
de i e f o rv d r m e c ubca s r ns o m a i ahs l s ta f r ton,t us he r n f ma i a c r c i sg fc nty h t t a s or ton c u a y s i niia l i mpr v d.Fur he m o e,t de g r qu n y a p r t d a i pl nf ma i n,wh c a oe t r r o mo lhi h f e e c s ia e nd rp e i or to ihm y be o t i h p o e r o a a t rz to o g o t l l w rv tv l s n t e r c du e f p r me e ia i n f r l t a fo de i a i e,a r b iiy c r c p o ab lt or e t c e o sus d t o od b ok i e o c mpe s t u h i f r n a e s c n o mato i n.Exp rme a e uls a e p o e o b fe — e i nt lr s t r r v d t e e f c
中 图 分 类 号 : N9 2 3 T 1 . 文 献标 识 码 : A
Gl t a o Tr ns o m a i n f o o r e S a e o Ta g t o t l Fl w a f r to r m S u c pe k r t r e S a e sdo pe k r Ba e n GM M nd Pr b b lt r e tCo b o a o a iiy Co r c de o k
摘 要 : 出 了一 种 用 于 源一 提 目标 说 话 人 声 门波 导 数 参 数 转 换 的 、 于 勒 让 德 正 交分 解 的 声 门波 导 数 波 形 参 数 提 取 基
方 法 。该 方 法 将 声 门波 导 数 波 形 在 6维 正 交 勒 让 德 坐 标, 采 用 基 于 并 G M 的概 率 分 类 加 权 转 换 算 法 , 每 个特 征 矢量 的 转换 规 则 可 由 多 个 类 所 对 应 的 规 则 的 线 性 加 权 组 合 得 到 , M 使 可 以使 转 换 性 能 得 到 较 大 的 提 高。 此 基 础 上 , 给 出 了一 种 基 于 GMM 的 声 门波 导 数 波 形 的 码 本修 正 算 法 , 在 又 以
Ab t a t s r c :Fo i h qu lt oie t a s o ma i r h g a iy v c r n f r ton,a n e r m e e x r c i c m e f r g ot ov lpa a t re t a ton s he o l — t lfo de i tv spr p e s d o g n r r h go ld c m p s ton a l w rva i e i o os d ba e n Le e d eo t o na e o o ii .Th l o ihm — eag rt US a t e i d me i n Le e dr o t g a c e fc e t t f r s h sx— i nso al g n e r ho on l o fii n s o o m a e t r o s r b n t e v c o f r de c i i g h s a e o l t lfow e i a ie h p fg ota l d rv tv .M o e v r,t spa e iie r ba lt i e r ns o ma ro e hi p rutlz s p o bi y weght d t a f r — i
Su n,D a eq a n Ju iB i i n,Zha g a n Ji n
( p rme to e t o i S in e a d Te h o o y,Un v r i fS in e a d De a t n fElc r n c ce c n c n l g ie st o ce c n y Te h o o y o i a,He e ,2 0 2 ,Ch n ) c n l g fCh n fi 3 0 6 ia
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基 于 GMM 和概 率修 正 码 本 的 源一 目标 说 话 人 声 门波 转 换
孙 俊 戴 蓓 蓓 张 剑
( 国科 学 技 术 大 学 电子 科 学 与 技 术 系 , 肥 ,3 0 6 中 合 202)
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