基于GMM区分性别的汉语方言识别系统
对MFCC进行GMM聚类的汉语数字识别方法
Ｃ ｐｔ ｌＣ ｅ ｃ ｎ。Ｌ Ｃ ｅｓ ａ ｏｆ ｉ ｔ Ｐ Ｃ）和 Ｍｅ ｒ ｉ ｅ ｌ倒谱 系数 （ ｌ Ｍｅ Ｆｅｕ ｎｙＣ ｐｔ Ｃ ｅ ｃ ｎ， Ｃ 。 参数 ＭＦ Ｃ ｒｑ ｅ ｃ ｅｓ ｍｍ ｏ ｆ ｉ ｔ ｉ ｅ ＭＦ Ｃ）谱 Ｃ 是基于 Ｍｅ 尺度模拟人耳 的听觉特性 ，具 有较好的区 ｌ 分能力 ， 因此 ， 得到了广泛 的应用 ， 文献 ［］ ２采用 ＭＦ Ｃ Ｃ 与 ＬＣ Ｐ Ｃ相结合 ，进行英文单词识别 ，平 均识别率为
１ 引 言
汉语数字 语音识别 的任务是识别 “” ９ 等十个 ０ 到“ ” 非特 定人 汉语数字 语音［。 目前在汉 语数字 识别 中常 １ 】
用 的特 征参数有 ： 线性预测倒谱系数 （ ｉ ａ ｒｄ ｔ ｅ Ｌｎ ｒ Ｐｅ ｉ ｉ ｅ ｃｖ是所需处理的数据增Fra bibliotek ，识别时间长。
本文采用特 征参数 ＭＦ Ｃ作为０９ Ｃ － 十个数字的特征
参数 ，在提取过程 中发现样本特征参数的数据量较大，
增 加了识别模 块 的复杂度 。高斯混合模 型 （ ａｓｉ Ｇ ｕｓ ｎ ａ Ｍｉ ｒＭｏ ｅ Ｇ ｘ ｅ ｄｌ ＭＭ ） ｕ ｔ ， 是一种典型的生成式模型， 能够 快速有效地处理大量训练数据 ， 本文采用 Ｇ ＭＭ 模型对 提取的特征参数 的数据进行聚类， 以高斯模型的均值参
９ ． ％。 １ ５ 文献 ［】 ６ ３采用分数傅里叶变换 ， ＭＦ Ｃ推广 将 Ｃ 到分 数 形式 ，应 用 到说 话人 识别 系 统 ，识 别率 达 到
基于重组超矢量的GMM-SVM说话人辨认系统
该系 统充 分利用 各相 邻 高斯 分量 的均值 矢量 的高 度关 联性 ， 保 证 了重组 后 的超 矢 量 能 充 分反 映 说话 人 身 份 的 内在 细 节 ， 使得 系统 具有 充分利 用 Ｓ Ｖ Ｍ 处理 高维 小数 据性 能 的优越特 点 。验证 实验结 果 表 明 ， 与 传统 的 Ｇ ＭＭ－ Ｓ Ｖ Ｍ 系统 相 比 ， 重 组
Ｓ ｅ Ｓ ｓ ｕ ｅ ｒ ｐ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｉ ｖ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｏ ｆ ＧＭＭ ｔ Ｏ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｉ ｄ ｅ ｎ ｉ ｔ ｆ ｙ ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｓ ｅ ａ ｐ ｋｅ ｒ ｓ ｉｒ ｄ ｅ ｃ ｔ ｌ ｙ． Ｓｉ ｎ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｉｏ ｔ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ
超矢 量 Ｇ Ｍ Ｍ— Ｓ Ｖ Ｍ说话 人 辨认 系统显 著地 缩短 了 系统建 模 的时 间 ， 同 时有效 地提 高 了说话人 的辨 别率 。
关键 词 ： 说 话人 辨认 ； 高 斯混合 模 型一 支持 向量 机 ； 超矢 量重组 ； 辨 别率 ； 建模 时 间
中 图分类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ０ ２ 文献 标识码 ： Ａ 文 章编 号 ： １ ６ ７ ３ － ６ ２ ９ Ｘ（ ２ ０ １ ７ ） ０ ７ — ０ ０ ５ １ — ０ ６
第２ ７卷
第 ７期
计 算 机 技 术 与 发 展
ＣＯＭＰ ＵＴ ＥＲ Ｔ ＥＣＨＮＯＬ ＯＧＹ ＡＮ ． ２ ７ ＮＯ． ７ ０ｌ ７ Ｊ ｕ ｌ ｙ ２
基 于 重 组 超 矢 量 的 ＧＭＭ — Ｓ Ｖ Ｍ 说 话 人 辨 认 系 统
基于高斯混合模型的说话人识别算法设计与实现
一、前言在语音处理领域，说话人识别是一个重要的研究领域，它可以应用在语音识别、语音合成、人机交互等方面。
高斯混合模型（GMM）是一种常用的统计模型，被广泛应用在说话人识别领域。
本文将着重介绍基于高斯混合模型的说话人识别算法的设计与实现。
二、高斯混合模型简介1. 高斯混合模型（GMM）是一种用高斯分布函数表示数据分布的概率模型。
GMM 假设每个说话人的语音信号是由多个高斯分布组合而成，每个高斯分布对应一个声学特征。
2. GMM 是一个参数聚类模型，其中每个高斯分布的参数包括均值向量、协方差矩阵和权重。
在说话人识别中，可以利用 GMM 对声学特征进行建模，进而识别说话人。
三、基于高斯混合模型的说话人识别算法设计1. 语音特征提取在说话人识别中，首先需要对语音信号进行特征提取。
常用的语音特征包括MFCC（Mel频率倒谱系数）、PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
2. 使用GMM建模得到语音特征后，可以利用GMM对每个说话人的语音样本进行建模。
对于每个说话人，可以建立一个针对其语音特征的GMM模型。
3. 训练GMM模型在训练阶段，需要使用已知说话人的语音样本来训练GMM模型。
通常可以使用EM算法（Expectation Maximization Algorithm）来求解模型参数，使得GMM能够更好地拟合说话人的语音特征。
4. 说话人识别在识别阶段，当有未知说话人的语音输入时，可以使用已训练好的GMM模型对其语音特征进行匹配，从而识别说话人身份。
四、算法实现基于上述设计，可以使用MATLAB或Python等语言进行算法实现。
首先需要编写语音特征提取的代码，然后利用GMM库对语音特征进行建模和训练。
完成说话人识别的实现，输出识别结果。
五、算法优化与改进1. 特征选择在说话人识别中，语音特征的选择对算法性能有很大影响。
可以考虑使用更高级的特征提取算法，如I-Vector等。
基于GMM符号化和置信判别的汉语方言自动辨识研究
Ａ ｔ ｄ ｂ ｕ ｉ ｅ ｅ Ｄｉ ｌｃ ｄ ｎ ｉｉａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ＧＭ Ｍ ｏ ｅ ｉａ ｉ ｎ ＆ Ｃｏ ｆｄ ｎ ｅＭ ｅ ｕ ｅ Ｓ ｕ ｙａ ｏ ｔ Ｃｈ ｎ ｓ ａ ｅ ｔＩ ｅ ｔｆ ｔ ｓ ｄ ｏ ｃ ｏ Ｔ ｋ ｎ ｚ ｔｏ ｎ ｉｅ ｃ ａ ｒ ｓ
Ｋｅ ｗｏ ｄ Ｃｈ ｎ ｓ ｉｌ ｃ ｅ ｔ ｉ ｔｏ ＰＰ ｙ ｒｓ ｉ ｅ ｅ ｄ ａ ｅ ｔ ｉ ｎ ｉ ｃ ｉｎ， ＲＬＭ ｔ ｏ ＧＭ Ｍ ｏ ｅ ｉａ ｉ ｎ Ｃ ｎ ｉｅ ｃ ｅ ｓ ｒ ｄ ｆａ ｍｅ ｈ ｄ。 ｔ ｋ ｎ ｚ ｔ ， ｏ 倒 谱系数 （ ｌ ） 算办法 得 ２点 ＭＦ Ｃ 计 Ｃ 到， 这里取 １ 维 ＭＦ Ｃ加 １ 维一 阶差分美尔倒谱 系数 组成 ２ Ｃ ２
特征 向量 。
监听等领域有 着重要的应用价值 。目前该研究 尚处于起步 阶 段 。２０ ０ ２年 以来 ， 国 台湾 的蔡伟 和、 我 新加 坡 的 １ ．Ｌｍ ３ ．Ｐ ｉ 等先后进行了基于高斯混 合二元模 型 、 融合全 局特征等 方法 的相关研究［ ］ １ 。由于缺 乏带 有语 音标 注 的汉语 方言 音 库 ，
Ａｂ ｔａ ｔ Ｌ ｔｌ ｈ ｔ ｄ ｆＣｈ ｎ ｓ ｉ ｌｃ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔｏ （ ｓｒ ｃ ａ ｅｙ ｔ ｅ ｓ ｕ ｙ ｏ ｉ ｅ ｅｄ ａ ｅ ｔｉｅ ｔ ｉａ ｉｎ ＣＤＩ ｈ ｗｓｓ ｍｅ ｐ ｏ ｒ ｓ ．Ｙｅ ｈ ｘ ｅ ｌｎ ｅｈ ｄ ｐ ｒ ｆ ）ｓ ｏ ｏ ｒ ｇ ｅ ｓ ｔｔ ｅ ｅ ｃ ｌ ｔ ｔ ｏ － ａ — ｅ ｍ
Ｓ ＥＮ ａ — ｎ ＧＵ ｉｇ Ｉｉｎ Ｈ Ｚｈ ｏ Ｙｏ ｇ Ｍ ｎ — ａ ｇ ’ ＹＡＮＧ — ｉｇ 。 Ｙｉ ｎ Ｍ （ ｎ ｔ ｕ ｅｏ ｉｇ ｉ ｉｓ Ｘｕ ｈ ｕ Ｎｏｍａ ｉ ｒ ｉ ，Ｊ ｎ ｓ ｏ ｌ ｅＫｅ ａ ｆ ｉｇ ｉ ｉ Ｓ ｉ ｃ ｎ Ｉ ｓｉ ｔ ｆ ｎ ｕｓ ｃ ， ｚ ｏ ｒ ｌ ｔ Ｌ ｔ Ｕｎ ｖ ｓ ｙ ｉ ｇ ｕ Ｃ ｌ ｇ ｙＬ ｂ ｏ ｎ ｕｓ ｃ ｃ ｎ ｅａ ｄ ｅ ｔ ａ ｅ Ｌ ｔ ｅ
基于GMM区分性别的汉语方言识别系统
基于GMM区分性别的汉语方言识别系统王侠;顾明亮;高原;马勇【摘要】提出一种基于GMM的区分不同性别的汉语方言识别系统,系统提取语音的RASTA - PLP特征,在方言电话语音库上进行仿真实验,结果表明在GMM模型阶数为32时,系统的识别率可达到98.66％.同时还将RASTA -PLP特征与SDC特征对比,结果表明系统识别率最高可提高6.05％,且RASTA - PLP特征在性别分类方面优于SDC.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2011(035)012【总页数】4页(P39-41,46)【关键词】方言识别;RASTA - PLP;GMM;SDC【作者】王侠;顾明亮;高原;马勇【作者单位】徐州师范大学物理与电子工程学院,江苏徐州221116;徐州师范大学物理与电子工程学院;徐州师范大学语言科学学院,江苏徐州221116;徐州师范大学语言科学学院,江苏徐州221116;徐州师范大学物理与电子工程学院,江苏徐州221116【正文语种】中文【中图分类】TN912.31 引言方言和性别是语音的两个重要信息。
自动方言、性别识别是一项通过分析一段语音来判断说话人性别以及所属方言的技术。
随着全球经济一体化，不同地区的人员往来日益增多，跨地区(尤其是经济发达地区与不发达地区间)的刑事案件呈多发趋势。
利用截获的罪犯语音信息来判断案犯的性别及其所属的方言区对于协助破解案件具有十分重要的价值。
该技术可广泛应用于刑事案件的侦破。
另外，该技术也可用于人机交互，对不同性别不同方言的人采用不同的应答方式，增加人机交互的舒适度。
目前已有学者分别从事语言识别［1－2］和性别识别［3－4］方面的研究，并取得了较好的结果，但是只有较少的文献进行联合性别和方言识别的研究［5］。
提出一种区分不同性别的汉语方言识别方法，提取电话语音信号的RASTA－PLP［6］特征，建立不同性别方言的GMM模型，利用贝叶斯分类器对每个测试音段进行似然打分，进而判断音段所属的性别和方言类别该方法可以同时识别出一段语音所包含的性别和方言信息。
《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高效性和准确性而备受关注。
本文将详细介绍基于GMM-UBM模型的说话人识别系统，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
二、GMM-UBM模型概述GMM-UBM模型是一种常用的说话人识别模型，它采用高斯混合模型（GMM）来描述每个说话人的声纹特征，同时引入通用背景模型（UBM）来对所有说话人的语音数据进行建模。
该模型通过训练大量数据来学习每个说话人的独特特征和语音模式，从而实现对说话人的准确识别。
三、GMM-UBM模型在说话人识别系统中的应用在说话人识别系统中，GMM-UBM模型被广泛应用于特征提取和模型训练阶段。
首先，系统通过采集大量语音数据来构建通用背景模型（UBM），该模型能够捕捉各种语音信号的特征和规律。
然后，针对每个说话人，系统采用高斯混合模型（GMM）对其语音数据进行建模，以提取出具有代表性的声纹特征。
最后，通过比较待识别语音与已建模型的相似度，系统能够实现对说话人的准确识别。
四、GMM-UBM模型的优势与挑战GMM-UBM模型在说话人识别系统中具有以下优势：1. 准确性高：GMM-UBM模型能够准确提取说话人的声纹特征，实现对说话人的准确识别。
2. 鲁棒性强：该模型能够适应不同环境、不同背景下的语音信号，具有较强的鲁棒性。
3. 通用性强：通用背景模型（UBM）的引入使得该模型能够适应各种语言和方言的语音信号，具有较好的通用性。
然而，GMM-UBM模型在应用过程中也面临一些挑战：1. 数据量需求大：该模型需要大量的语音数据进行训练和建模，数据量不足会影响模型的准确性。
基于高斯混合模型的汉语方言辨识系统_顾明亮
２００７，４３（３）ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用１引言随着信息社会的到来，不同民族、不同地区的人员交往日益频繁，语言交流问题自然就成为人们急需解决的一个重要课题，语音识别技术的不断成熟为解决该问题提供了可靠的技术保障，但在识别之前系统还必须预先知道发音人所属的语种，以便选用合适的语音参数库。
因此，辨识发音人所说的语言是何种语言（称为语种识别）具有重要的应用价值，这项研究首先在人员交往最频繁的欧美各国展开，语种识别研究得到欧美各国的高度重视［１］，各项新技术不断涌现。
目前利用音素识别与语言建模相结合的方法对ＣａｌｌＦｒｉｅｎｄ数据库中１２种语言进行的４５ｓ测试，系统的辨识率可达到８７．７％。
国内对语种识别的研究还不多见［５］，方言辨识则更是少有报道。
中国作为一个多方言多民族语言的大国，完全有必要开展方言辨识的研究，这不仅至关中国的国际形象，更在于此项技术的研究有利于提高方言语音识别系统的识别效率，对提高咨询和声讯服务质量，协助刑事侦查和军事监控等方面也具有潜在的应用价值。
本文借助语种识别技术和讲话者识别技术中常用的高斯混合模型建立了一个汉语方言自动辨识系统。
２高斯模型的辨识原理高斯混合模型可以看作状态数为１的连续分布隐马尔可夫模型，一个Ｍ阶高斯混合模型的概率密度函数可用Ｍ个高斯概率密度函数的加权和来表示，即Ｐ（ｘ｜!）＝Ｍｉ＝１!ｗｉｐ（ｘ｜!ｉ，∑ｉ）（１）其中，ｘ是Ｎ维观察矢量，!＝｛ｗｉ，"ｉ，∑ｉ｝，ｉ＝１，２，…，Ｍ表示一个高斯混合模型的参数集，ｗｉ是第ｉ个高斯密度的权值，相当于每个高斯成分出现的概率，它满足：Ｍｉ＝１!ｗｉ＝１，ｐ（ｘ｜!ｉ，∑ｉ）为Ｎ维的高斯概率密度函数，其概率密度计算公式为ｐ（ｘ｜!ｉ，∑ｉ）＝１（２π）Ｎ｜∑ｉ｜１／２ｅｘｐ｛－１２（ｘ－!ｉ）Ｔ∑－１ｉ（ｘ－!ｉ）｝（２）这里!ｉ、∑ｉ分别表示高斯分布的均值和协方差矩阵，协方差矩阵可以用满矩阵，但用满矩阵运算量将非常大，因此，实现中往往将其简化成对角阵。
实验报告-基于GMM-HMM的语音识别
多媒体技术实验报告——基于GMM-HMM的语音识别：学号：2015年5 月24 日目录——基于GMM-HMM的语音识别1一、马尔科夫初步概念理解3(一)两个重要的图3(二)问题：马尔科夫的开始状态如何确定？4二、马尔科夫的三种问题，以与解法4(一)解码，4解法一：最大似然路径4解法二 : Viterbi algorithm4(二)A，B，根据骰子掷出的结果，求出掷出这个结果的概率〔模型检验〕6解法一：穷举6解法二：前向算法6(三)知道骰子状态有几种，不知道A，知道B，观察到很屡次投骰子的结果〔可见状态链〕，我想反推出A。
6三、HMM算法使用条件6(一)隐性状态的转移必须满足马尔可夫性6(二)隐性状态必须能够大概被估计。
6四、EM算法GMM〔高斯混合模型〕。
7(一)单高斯分布模型GSM8(三)样本分类情况下的GMM9(四)样本分类未知情况下的GMM9五、HMM-GMM模型在语音识别中的应用11(一)语言识别的过程11(二)其中HMM与GMM的作用12六、实验结果12(一)代码阅读以与注释12(二)实验结果比照12(三)与DTW结果比照13(四)实验感想与收获错误!未定义书签。
(五)困难与改良错误!未定义书签。
一、马尔科夫初步概念理解(一)两个重要的图(二)问题：马尔科夫的开始状态如何确定？二、马尔科夫的三种问题，以与解法(一)解码，A，B〔隐含状态的数量以与转换概率以与B〕，根据掷骰子掷出的结果〔可见状态链〕，想知道每次掷出来的都是哪种骰子〔隐含状态链〕解法一：最大似然路径➢根本思想：求一串骰子序列，这串骰子序列产生观测结果的概率最大➢算法：穷举解法二 : Viterbi algorithm，求出每次掷出的骰子分别是某种骰子的概率➢根本思想：➢算法: 类似于动态规划；：(二)A，B，根据骰子掷出的结果，求出掷出这个结果的概率〔模型检验〕解法一：穷举➢思想：穷举所有骰子序列〔〕，计算每个骰子序列对应的概率,然后把这些概率相加➢算法：呵呵解法二：前向算法➢根本思想：结果递推，有点像动态规划，就是一步一步往后算，通过前向算法，算出概率加和，其中要用到A和B(三)知道骰子状态有几种，不知道A，知道B，观察到很屡次投骰子的结果〔可见状态链〕，我想反推出A。
【系统】基于GMM说话人识别系统软件设计
【关键字】系统本科生毕业论文（设计）中文题目：基于GMM说话人识别系统软件设计英文题目：Software design of speaker recognition system based on GMM 学生姓名：虢明班级： 7班学号：学院：通信工程学院专业：信息工程指导教师：王金芳职称：副教授基于GMM说话人识别系统软件设计学生姓名：虢明班级：7班学号：学院：通信工程学院专业：信息工程系指导教师：王金芳（副教授）摘要语音是实现人们之间沟通的最直接与方便的手段，而实现人与计算机之间畅通无阻的交流一直是人们努力的目标。
随着信息技术的发展，计算机的应用日新月异，随着时代的前进，说话人识别技术也要求用计算机来处理。
说话人识别技术是一种从语音数据中提取出能反映说话人生理和心理特征参数，并用这组特征参数来鉴别说话人身份的技术。
一段语音数据中包含了太多的信息，而说话人识别的一项目标就是从语音信号中提取出反映说话人特征的参数。
本文详细写出了说话人识别技术中应用得比较多的参数——梅尔倒谱特征参数（MFCC）的提取过程。
说话人识别分为训练和尝试两部分，本文的说话人识别模型采用的是高斯混合模型（GMM）。
文章中详细说明了高斯混合模型的训练方法和说话人识别时的模式匹配。
本文利用VC++6.0平台设计并编写了说话人识别软件，软件功能有语音文件的读取、语音信号的预处理、提取语音信号中的梅尔倒谱特征参数、高斯混合模型的训练以及说话人尝试等。
在现实中，不可避免的语音信号会受到噪声的影响，语音噪声主要有信道中的卷积失真和加性噪声，本文介绍了这两种噪声的处理方法。
梅尔倒谱特征参数利用了听觉原理和倒谱的解相关特性，梅尔倒谱也具有对卷积性信道失真进行补偿的能力，由于这些特征，梅尔倒谱特征被认为是在语音相关识别任务中应用最成功的特征描述之一。
高斯混合模型以其灵活、有效和对噪声的鲁棒性得到了人们越来越多的应用。
关键词：说话人识别 Mel倒谱特征参数高斯混合模型 Mel滤波器组软件设计ABSTRACTVoice communication between people is to achieve the most direct and convenient means, and between man and computer communication has been a smooth one goal. Withthe development of information technology, computer applications with each passing day,with the progress of the times, speaker recognition technology is also required to deal withthe computer. Speaker recognition technology is a voice data extracted from the reflected physiological and psychological characteristics of the speaker parameters, and parametersused to identify this group speaker identification technology. A voice data contains too much information, and speaker recognition, a goal is to extract from the speech signal characteristics that reflect the parameters of the speaker. This paper written by the application of speaker recognition technology more than the parameters - Mel Cepstrum parameters (MFCC) of the extraction process. Speaker recognition is divided into two parts,training and testing, this model of speaker recognition using Gaussian mixture model is (GMM). Article details the method of Gaussian mixture model training and speaker recognition when the pattern matching. This platform design using VC + +6.0 and the preparation of the speech recognition software, the software functions to read audio files,voice, signal preprocessing, extraction of speech signals in the Mel Cepstrum parameters and Gaussian mixture model training Speaker test.In reality, the inevitable speech signal will be noise, speech noise, the convolution of themain channel distortion and additive noise, this paper introduces two noise approach.Mel Cepstrum parameter theory and the use of hearing-related characteristics of thesolution Cepstrum, Mel cepstrum also has the convolution of the channel capacity to compensate for distortion, as these features, Mel Cepstrum is considered to be in voicerelated recognition task applied one of the most successful characterization. Gaussianmixture model with its flexible, effective and robust to noise got more and more applications.Key words: Speaker recognition; MEL cepstrum characteristic parameters(MFCC); Gaussian mixture model(GMM); Mel filter banks; Software design目录致谢......................................... 错误!未定义书签。
基于高斯混合模型的语音性别识别
算法的总时间复杂度为 O (TL ln L), 其中 T 是 语音信 号
的总帧数, L 是一帧语音中采样点 的个数。与通用基音提取 算
法相比, 此方法在 保证了实时 性的基 础上提 高了基 音周期 提
取的正确率。
1. 2 GMM 分类器分析
高斯混合模型本质上是 一种多 维概率密 度函数 [ 6], 一 个
( 1. Depa rtm en t of C omputer Science and Technology, Tongji Universi ty, shangha i 201804, Ch ina; 2. K ey Labora tory of Embedd ed System and Service C ompu ting of M inistry of Educa tion, T ong ji Un iversity, shanghai 201804, Ch ina )
1, j = 0, 1, , 0, 其 他
, L-
1和 w2 ( j)
=
1, j = 0, 1, , , 2L - 2。 0, 其他
采取后处 理的目的是 使用基音周 期全局的 信息, 纠正 基
音周期的局部错误, 通过 V ite rb i算法可以找到一 个最优的 基
音周期序列, 使得发生基音周期误判错误的损失最小。
第 28卷 2008年 12月
计算机应用 Compu ter App lications
Vo.l 28 Dec. 2008
文章编号: 1001- 9081( 2008) S2- 0360- 03
基于高斯混合模型的语音性别识别
张超琼 1, 2, 苗夺谦 1, 2, 岳晓冬 1, 2
( 1. 同济大学 计算机科学与技术系, 上海 201804; 2. 同济大学 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室, 上海 201804) ( zhangchaoq iong1@ 126. com )
基于GMM区分性训练方法的语言辨识系统
基于GMM区分性训练方法的语言辨识系统
屈丹;王炳锡;藏传辉
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2004(040)006
【摘要】文章给出了一种新的语言辨识系统,该系统基于高斯混合模型的区分性训练算法.该区分训练算法在估计模型参数时,采用了广义概率下降法(GPD)和最小分类误差准则(MCE).利用0GI多语言电话语料库对算法进行了测试,实验表明,该算法是进行语言辨识的一种有效方法.
【总页数】3页(P108-110)
【作者】屈丹;王炳锡;藏传辉
【作者单位】解放军信息工程大学,郑州,450002;解放军信息工程大学,郑
州,450002;解放军信息工程大学,郑州,450002
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.基于GMM区分性别的汉语方言识别系统 [J], 王侠;顾明亮;高原;马勇
2.基于GMM-UBM模型的语言辨识研究 [J], 屈丹;王炳锡;魏鑫
3.基于区分性GMM文本无关的话者识别的研究 [J], 付浩楠;吕成国
4.基于区分性GMM文本无关的话者识别的研究 [J], 付浩楠;吕成国
5.基于GMM-UBM的语言辨识算法研究 [J], 陈业仙;张歆奕;毛杰
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计算机辅助语言学习中基于K-GMM模型的一种汉语声调识别技术及其应用研究
计算机辅助语言学习中基于KGMM模型的一种汉语声调识别技术及其应用研究计算机辅助语言学习中基于K—GMM模型的一种汉语声调识别技术及其应用研究一、引言汉语是我国的语言，其中官方通用语言为普通话，学习汉语主要是通过老师上课教、学生课后根据书本上的汉语拼音学习的方式进行。
这种方法对教师的依赖性过大，虽然教师通过普通话测试，但是仍然有一部分教师存在口音问题，同时这种学习方式对学生的普通话发音没有办法进行严格的评判。
随着计算机多媒体技术的发展，可以使用计算机通过评测系统进行计算机辅助语言学习。
而目前汉语普通话测试主要也是基于计算机辅助语言学习（Computer Assisted Language Learning ，简称CALL）[1]进行的。
本文从这个角度出发，首先获取模型设计的基频数据，设计并实现K-GMM模型，并初步分析这一技术应用于计算机辅助语言学习中的价值。
二、基于K-GMM模型的一种汉语声调识别技术汉语是声调语言，其单音节的声调模式共有五种，分别为阴平、阳平、上声、去声和轻声，[2]本文主要针对前四种声调进行分析。
汉语最重要的信息是通过声调的基频保持的，它是提高语音生动性的重要因素。
因此声调识别在汉语识别中十分关键，必须选用准确有效的方式方法提取基频，并对其进行必要的处理。
必要的处理手段主要有插值平滑处理、重采样处理以及归一化处理。
[3]通过这些必要的处理后，再通过建立一个识别模型才能够实现声调的识别。
识别模型的好坏在一定程度上决定了识别率的高低，因此本文为了实现非特定人声调识别而建立了K-GMM模型。
（一）基频提取算法原理为了保证提取基频的准确性，同时又要满足算法的复杂度较低以及算法的计算量小的要求，可选择自相关算法提取基频，并对基频数据进行后处理，得到一个较好的基频数据输入模型。
算法框图如图1所示。
假定随时间的变化语音信号的特性变化缓慢，因此可以将信号分割成一些短段（分帧）再加以处理，这些短段可以看作是来自一个持续声音片断，这个持续声音片段具有固定特性。
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符号化和置信判别的汉语方言自动辨识研究
基于GMM符号化和置信判别的汉语方言自动辨识研究
沈兆勇;顾明亮;杨亦鸣
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2006(033)011
【摘要】近年来汉语方言自动辨识研究有了初步进展,但由于缺乏带有语音标注的方言音库,性能优越的并行音素识别-语言模型(PPRLM)方法尚未得到研究和运用.本文借助高斯混合模型(GMM)符号化器把PPRLM的思想方法引入到汉语方言辨识中,并通过融合置信判别使系统能够用于开集辨识.仿真实验表明,本文方法具有很高的稳定性和可靠性,综合性能较为优越.
【总页数】3页(P210-211,236)
【作者】沈兆勇;顾明亮;杨亦鸣
【作者单位】徐州师范大学语言研究所语言科学与神经认识工程江苏省重点实验室,徐州,221116;徐州师范大学语言研究所语言科学与神经认识工程江苏省重点实验室,徐州,221116;徐州师范大学物理系,徐州,221116;徐州师范大学语言研究所语言科学与神经认识工程江苏省重点实验室,徐州,221116
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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1.基于DBF的汉语方言自动辨识 [J], 韩军
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3.基于语音配列的汉语方言自动辨识 [J], 顾明亮;沈兆勇
4.基于符号化和语言模型方法的汉语方言自动辨识 [J], 沈兆勇;顾明亮
5.基于语谱图和深度置信网络的方言自动辨识与说话人识别 [J], 张明键;张悦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GMM模型的说话人辨认系统
基于GMM模型的说话人辨认系统
谢青松; 潘进; 史永林; 李国朋
【期刊名称】《《电脑知识与技术》》
【年(卷),期】2009(005)009
【摘要】利用MATLAB软件,设计了一种基于GMM模型的与文本无关的说话人辨认系统。
该系统包括语音活动检测、提取MFCC参数、训练GMM参数和判决辨认四部分。
经过TIMIT数据库测试,该系统的性能良好。
【总页数】2页(P2186-2187)
【作者】谢青松; 潘进; 史永林; 李国朋
【作者单位】西安通信学院陕西西安 710106
【正文语种】中文
【中图分类】TN912
【相关文献】
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因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
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【 ｅ ｏｄ】 ｉｅ ｃｇｉ ｎ Ｒ ＳＡ— Ｌ ； Ｍ Ｓ Ｃ Ｋ ｙ ｒｓ ｄ ｃｒ ｏｎｉ ； Ａ Ｔ ＰＰ Ｇ Ｍ； Ｄ ｗ ｌ ａ ｔｅ ｔ ｏ
（ 州师范大学 徐
ａ ．物理与电子工程 学院； ．语 言科 学学院， 苏 徐 州 ２ １ １ ） ｂ 江 ２ １６
【 摘 要】提 出一种基于 Ｇ Ｍ 的区分不 同性别 的汉语方言识别系统， Ｍ 系统提取语音的 Ｒ ＳＡ— Ｌ Ａ Ｔ ＰＰ特征 ， 在方言电
话语 音库上进行仿真 实验 ， 结果表 明在 Ｇ ＭＭ模 型阶数 为 ３ ２时， 系统 的识别率可达到 ９ ．６ 。同时还将 Ｒ Ｓ Ａ— ８６％ ＡＴ Ｐ Ｐ特征 与 Ｓ Ｃ特征 对 比， Ｌ Ｄ 结果 表 明 系统识 别 率 最 高可 提 高 ６ ０ ％ ， Ｒ Ｓ Ａ—ＰＪ 征 在 性别 分 类方 面优 ．５ 且 Ａ Ｔ Ｉ Ｐ特
别 Ｉ 方面 的研究 ， 取 得 了较 好 的结 果 ， ４ 并 但是 只 有 较 少的文献 进行联 合性 别 和方 言 识别 的研 究 。提 ］
【 ｂｔ ｃ】 Ｍ ｓ ｎｅ ｄｔ ｇｉ ｉ ｄ ｈ ｅｅ ｉｅｔｅｏｎｉ ｓ ｍａ ｓ ｂｄＲ ＳＡ— Ｌ ｅｉ Ａ ｓ ａｔ ＡＧ Ｍｂ ｅ ｇ ｄｒ ｉｉ ｕ ｈ ｇ ｎ ｉ ｓ ｄ ｌ ｃｇｉ ｎ ｙｔ ｅ ｅｃ ｅ． Ａ Ｔ ＰＰ ｏｆ ｒ ａ ｄ ｅ ｓｎ ｓ ｎ ａ Ｃ ｎ ａ ｃｒ ｔ ｓ ｅ ｒｄ ｒ ｏ ｉ ｃ ｆ —
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【 关键词】方言识别 ；Ａ Ｔ Ｐ ＰＧ Ｍ；Ｄ Ｒ ＳＡ— Ｌ ；Ｍ Ｓ Ｃ 【 中图分类号】Ｔ ９２３ Ｎ １． 【 文献标识码 】 Ａ
Ｗ ＡＮ Ｘｉ 。ＧＵ Ｍｉｇ ｉｎ ，ＧＡＯ Ｙｕ ｎ Ｇ ａ ｎｌ ｇ ａ ａ ，ＭＡ Ｙ ｎ ｏｇ ＧＭ Ｍ ｓ ｄ Ｇｅ ｄ ｒ Ｄｉｔｎ ｕ ｓ ｉ ｇ ａ ｄ Ｃｈ ｎ ｓ ａ ｅ ｔＲｅ ｏ ｎ ｔｏ ｙ ｔ ｍ Ｂａ ｅ ｎ ｅ ｓ ｇ ｉｈ ｎ ｎ ｉ ｅ ｅ Ｄｉ ｌ ｃ ｃ ｇ ｉ ｎ Ｓ ｓｅ ｉ ｉ
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２ 系统描述
２ １ 系统框 架 ．
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段 和测试 阶段 。
利用 截获 的罪 犯语音 信 息来 判 断案 犯 的性 别及 其所 属的方言 区对 于协助破 解案件 具有十分重要 的价值 。
该技术可广 泛应用 于刑事案件 的侦破 。另外 ， 该技 术 也可用 于人 机交互 ， 不 同性别 不 同方言 的人 采用 不 对 同的应答 方式 ， 增加 人机交互 的舒适度 。 目前 已有 学者 分别 从 事语 言 识 别¨ 和性 别 是 语 音 的 两 个 重 要 信 息 。 自动 方 言、 性别识 别是一项 通过分析 一段语音来 判断说 话人
行似 然 打分 ， 而判 断音 段所 属 的性别 和方言 类别 ， 进
该方法 可以 同时识 别 出一 段语 音所 包含 的性 别 和方 言信 息 。