说话人识别
声纹识别(1)
理论上来说，声纹就像指纹一样，很少会有两个人具有相同的声纹特征。
美国研究机构已经表明在某些特点的环境下声纹可以用来作为有效的证据。并且美国联邦调查局对2000例与声纹相关的案件进行统计，利用声纹作为证据只有0.31%的错误率。目前利用声纹来区分不同人这项技术已经被广泛认可，并且在各个领域中都有应用。目前公安部声纹鉴别就采用类似方法，而且语谱图还是用的灰度来表示。主要抽取说话人声音的基音频谱及包络、基音帧的能量、基音共振峰的出现频率及其轨迹等参数表征，然后再与模式识别等传统匹配方法结合进行声纹识别。
人在讲话时使用的发声器官在尺寸和形态方面每个人的差异很大，所以任何两个人的声纹图谱都有差异，主要体现在如下方面：
共鸣方式特征：咽腔共鸣、鼻腔共鸣和口腔共鸣嗓音纯度特征：不同人的嗓音，纯度一般是不一样的，粗略地可分为高纯度（明亮）、低纯度（沙哑）和中等纯度三个等级平均音高特征：平均音高的高低就是一般所说的嗓音是高亢还是低沉音域特征：音域的高低就是通常所说的声音饱满还是干瘪 不同人的声音在语谱图中共振峰的分布情况不同，声纹识别正是通过比对两段语音的说话人在相同音素上的发声来判断是否为同一个人，从而实现“闻声识人”的功能。
声纹识别发展的分水岭
第三分水岭是在2011年，在第十一届全国人机语音通讯学术会议上，邓力分享了他在微软DNN-based speech recognition的研究结果，将识别率提升了30%，这将声纹识别的准确率一下子提升了一个层次。DNN能从大量样本中学习到高度抽象的说话人特征，并对噪声有很强的免疫力，至此深度学习被引入业界，国内对声纹识别技术的关注点也放到了深度学习上。
说话人识别
说话人识别
UBM模型的另一个用途，是可以在只有少量集 内说话人训练语料的条件下，依据UBM模型自适 应得到集内说话人模型。 最大后验准则 (Maximum A Posteriori, MAP) 方 法
nm P(qt i ot , )
t 1 T
1 T Em (O) P(qt i ot , )ot nm t 1
GMM Gaussian model
说话人识别
GMM本质上是一种多维概率密度函数 M 阶GMM的概率密度函数如下：
P(o ) P(o, i ) ci P(o i, )
i 1 i 1 M M
有
c
i 1
M
i
1
1
(o μ i )T Σi1 (o μ i ) P(o i, ) N (o,μ i ,Σi ) exp K 1 2 2 2 (2 ) Σi
t
P( q
i | ot , )
说话人识别
2 ik 2 P ( q i | o , )( o ) t tk tk t 1 T T
P( q
t 1
t
i | ot , )
说话人识别
开始 给定初始模型的阶数 M
初始化模型参数
0
对于每个特征参量
n arg max p(ot | n )
1 n N t
说话人识别
文本提示型的识别方法
非特定说话人 的基元模型
训练
基元模型生成
门限设定
语 音 输 入
端点 检测
特征 提取 指定文本 识别 文本模型生成
匹配计算
门限比较
判 定 输 出
《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。
说话人确认原理
说话人确认原理
说话人确认原理是基于声纹识别的一种生物识别技术，也称为说话人识别。
它的原理是通过分析处理说话人的语音信号，提取出包含在其中的个性因素，如发音器官和发音习惯的差异，从而将不同人的声音进行有效区分。
在说话人确认中，通常会建立相应的参考模板或模型，并采用一定的判决规则进行识别。
典型的方法包括模板模型和随机模型。
模板模型将训练特征参数和测试的特征参数进行比较，以两者之间的失真作为相似度；而随机模型则用一个概率密度函数来模拟说话人，训练过程用于预测概率密度函数的参数，匹配过程通过计算相应模型的测试语句的相似度来完成。
在声纹识别的过程中，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这是由于发音器官和发音习惯的差异以复杂的形势反映在说话人语音的波形中。
这种差异使得每个人的语音具有独特的特征，从而可以对说话者进行有效的识别。
总的来说，说话人确认原理是通过分析和比较语音信号中的个性因素来识别说话人的身份，这一技术是交叉运用心理学、生理学、数字信号处理、模式识别、人工智能等知识的综合性研究课题。
说话人识别的综述
说话人识别的综述
说话人识别可以分为语音特征和语言特征两种方法。
语音特征是指通过分析声音的频率、时域、能量等参数来区分不同说话人的声音特点。
语言特征则是通过分析说话人的语言习惯、语音特点、语音风格等信息来识别说话人的身份。
此外，说话人识别还可以通过语音识别技术、人脸识别技术、生物特征识别技术等手段来实现。
在技术方法方面，说话人识别主要有基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。
前者包括高斯混合模型、支持向量机、隐马尔可夫模型等，后者则包括深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法在说话人识别领域越来越受到关注。
评价指标是评价说话人识别性能的重要标准。
常用的评价指标包括准确率、召回率、F1值、等错误率等。
在实际应用中，还需要考虑识别速度、鲁棒性、可扩展性等因素。
虽然说话人识别技术已经取得了一定的进展，但其仍面临着许多挑战。
如何提高识别准确率、缩短识别时间、降低成本等问题仍需要进一步研究。
另外，在保护个人隐私等方面也需要加强相关的法律法规和技术手段。
- 1 -。
语音信号处理第6章 说话人识别
一般来说，同时满足上述全部要求的特征通常是不可能找 到的，只能使用折衷方案。
6.2.2 特征的选取
说话人识别中常用的参数类别： 1）线性预测参数及其派生参数：包括部分相关系数、声道 面积比函数、线谱对系数以及LPC倒谱系数等。 2）语音频谱直接导出的参数：包括功率谱、基音轮廓、共 振峰及其带宽、语音强度及其变化等。 3）混合参数 4）其他鲁棒性参数：包括Mel频率倒谱系数，以及经过噪 声谱减或者信道谱减的去噪倒谱系数等。
所用特征 倒谱 误识率 9.43%
差值倒谱 基音 差值基音
倒谱与差值倒谱 倒谱、差值倒谱、基音、差值基音
11.81% 74.42% 85.88%
7.93% 2.89%
6.2.3 特征参量评价方法
同一说话人的不同语音会在参数空间映射出不同的点，若 对同一人来说，这些点分布比较集中，而对不同说话人的 分布相距较远，则选取的参数就是有效的。
6.2
说话人识别原理及系统结构
说话人识别系统可分为两个阶段：训练（注册）阶段和识 别阶段。 1）在训练阶段，系统的每一个使用者说出若干训练语料， 系统根据这些训练语料，通过训练学习建立每个使用者的 模板或模型参数参考集。 2）在识别阶段，把从待识别说话人说出的语音信号中提 取的特征参数，与在训练过程中得到的参考参量集或模型 模板加以比较，并且根据一定的相似性准则进行判定。
生活领域 ★
• 声纹监听 • 多人识别 • 声纹比对
技术难题：跨信道、噪声
6.2
说话人识别原理及系统结构
识别 识别结果 模式匹配 识别决策
语音输入
预处理
特征提取
训练
模板库
专家知识
说话人识别系统由预处理、特征提取、模式匹配和识别决 策等几大部分组成。除此之外，完整的说话人识别系统还
语音识别中的说话人识别技术研究
语音识别中的说话人识别技术研究语音识别在当今的科技领域中拥有广泛的应用，由于语音识别技术的不断发展，它已经成为人机交互领域中的一个重要组成部分。
语音识别技术可以使人们通过说话来与计算机互动，这为人们的工作和生活带来了许多便利。
然而，在实际应用中，因为每个人的声音都有差异，所以语音识别技术的准确性往往会受到说话人识别技术的影响。
而说话人识别技术是指在语音信号分析的基础上判断不同说话人身份的技术。
本文将从以下四个方面进行阐述：说话人识别技术的背景和概述、说话人识别技术的方法和原理、说话人识别技术的应用、说话人识别技术的发展方向。
一、说话人识别技术的背景与概述说话人识别技术的背景可以追溯到上个世纪60年代末，当时拉贝尔为解决电话线路上的欺骗问题，提出了基于语音中说话人区别的认证技术-说话人识别技术。
而在这之后的几十年里，随着语音处理技术的不断改进和深度学习技术的发展，说话人识别技术也得以更好地应用于语音识别、语音安全、语音助手、智能客户服务等领域。
说话人识别技术是一项可以自动辨别不同语音的身份的技术，说话人识别任务的基本就是寻找“当前语音实例所属的先前已知身份”。
在说话人识别中，要判断两条语音语素是否来自同一个说话人，就需要通过计算声音数据的特征向量来比较语素间的差异。
二、说话人识别技术的方法和原理在说话人识别技术中，主要有基于特征分离的方法和基于深度学习的方法两种。
基于特征分离的方法主要有声道特征提取（Vocal Tract Length Normalization，VTLN）和高斯混合模型。
VTLN把每一段语音信号处理成具有相同性质的语音信号，并控制声音的时长和音高，从而去除了说话人个体性带来的影响，实现对不同个体间语音信号的比较。
高斯混合模型方法，是一种比较常用的方法，它把一个说话人的声音特征向量聚类成高斯分布，通过高斯分布判别模型来进行说话人的辨识。
将每个说话人的特征向量都映射到对应的高斯分布后，再计算两个语音之间的转移概率，最后，再通过贝叶斯判决法来判断两个语音是否属于同一个说话人。
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。
了解语音处理中的说话人识别与语音增强技术
了解语音处理中的说话人识别与语音增强技术一、说话人识别技术介绍说话人识别（Speaker Recognition）是语音处理领域中的重要研究方向之一，这项技术旨在通过分析和识别语音信号中的个体差异特征，来确定说话人的身份。
与语音识别（Speech Recognition）不同，说话人识别主要关注的是说话人本身，而不是所言内容。
1. 特征提取在进行说话人识别时，首先需要对语音信号进行特征提取。
常用的特征包括短时能量、过零率等低层次特征以及梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）等高层次特征。
其中，MFCC 是目前最为常用的一种特征表示方法，它能够有效地表达语音信号中与发音相关的信息。
2. 语音编码为了更好地描述和比较不同说话人之间的差异，需要将提取到的语音特征进行编码。
常见的编码方法有高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）以及神经网络等。
3. 训练与建模在说话人识别任务中，通常需要使用大量的语音样本进行训练，以建立说话人的特征模型。
通过训练生成的模型能够用于后续对未知说话人进行识别。
4. 说话人识别系统基于学习到的模型，可以构建一个完整的说话人识别系统。
该系统可以根据新输入的测试语音信号，从已有的训练数据中找出与之最匹配的说话人身份信息。
二、语音增强技术概述语音增强（Speech Enhancement）技术旨在提升语音信号品质和可懂度，减弱背景噪声干扰。
它在手机、会议系统、语音助手等各种应用场景中都有着广泛的应用。
1. 常见问题及背景噪声类型传统通信设备上存在一系列问题，如回声、杂音、混响等影响通信质量和听觉体验。
此外，来自环境的各种背景噪声也是影响正常通信和语音处理任务效果的主要因素。
常见背景噪声类型包括白噪声、风噪声、交通噪声等。
2. 降噪方法目前常见的降噪方法包括时域滤波法、频域滤波法和子空间方法等。
《基于i-vector的说话人识别的研究》范文
《基于i-vector的说话人识别的研究》篇一基于i-vector的说话人识别技术研究一、引言随着语音技术的不断发展，说话人识别技术逐渐成为人们关注的焦点。
说话人识别技术是一种通过分析语音信号中的特征信息，从而确定说话人身份的技术。
i-vector技术作为一种有效的语音特征提取方法，在说话人识别领域得到了广泛的应用。
本文旨在研究基于i-vector的说话人识别技术，探讨其原理、方法及优势，为相关领域的研究提供参考。
二、i-vector技术原理i-vector是一种基于高斯混合模型（GMM）的语音特征提取方法。
其基本原理是将语音信号中的特征信息通过高斯混合模型进行建模，然后通过统计方法得到一个能够描述语音特性的向量，即i-vector。
该向量包含了语音信号中的各种特征信息，如声学特征、音素特征等，可以有效地表征说话人的语音特性。
三、基于i-vector的说话人识别方法基于i-vector的说话人识别方法主要包括以下几个步骤：1. 语音信号预处理：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。
2. 特征提取：利用i-vector技术对预处理后的语音信号进行特征提取，得到每个语音信号的i-vector向量。
3. 模型训练：采用高斯混合模型（GMM）对提取的i-vector 向量进行建模，训练得到说话人的模型参数。
4. 说话人识别：将待识别的语音信号进行同样的特征提取和模型训练，然后与已建立的说话人模型进行比对，从而确定说话人的身份。
四、i-vector技术的优势相比其他说话人识别技术，i-vector技术具有以下优势：1. 特征提取能力强：i-vector技术能够有效地提取语音信号中的各种特征信息，形成能够表征说话人特性的向量。
2. 鲁棒性高：i-vector技术对噪声、信道等干扰因素具有较强的鲁棒性，能够在不同的环境下实现稳定的说话人识别。
3. 计算效率高：i-vector技术的计算过程相对简单，能够快速地完成大量的语音数据处理。
语音识别技术中的说话人识别与辨别研究
语音识别技术中的说话人识别与辨别研究随着科技的发展，人们的生活越来越依赖于科技的支持。
语音识别技术是其中的一种，通过将人的声音转换成计算机可以识别的数据，使得我们的交互方式更加智能化和自然化。
在语音识别技术中，识别说话人的身份也成为一个热门研究方向，它可以在很多场景下起到很大的作用。
本文将对说话人识别与辨别的研究进行分析和讨论。
一、说话人识别与辨别的意义说话人识别与辨别是语音识别技术中的一个重要研究方向。
在很多应用场景中，都需要对说话人进行识别和辨别，比如：电话客服、安保系统、远程教育等。
在这些场景下，如果能够高效准确地识别出说话人的身份，就可以帮助进行语义理解和智能交互，提高系统的自适应性和用户体验。
二、说话人识别与辨别的技术原理说话人识别与辨别的技术原理主要是基于语音信号的声学特征。
语音信号中包含声音的频率、幅度和相位等信息，可以通过数字信号处理技术进行提取和分析。
具体来说，说话人识别与辨别的算法主要包括两个方面：声学模型和发音模型。
声学模型是对说话人声音特征的建模，通过将语音信号的频谱、倒谱、梅尔频率倒谱系数等信息提取出来，再利用一些统计模型进行训练和分类，最终实现对说话人身份的识别。
发音模型则是对语音信号的发音规律建模。
通过对各种不同音素的声学特征进行描述和比对，发音模型能够较为准确地判断出说话人发音的准确性和流畅性，从而判断身份。
三、说话人识别与辨别的应用现状现在，说话人识别与辨别主要应用于如下四个方面：1.电话客服领域。
在客户拨打电话的时候，就可以自动识别客户的身份，并与客户的编号、账户等信息进行匹配，从而省去了不必要的输入。
2.语音搜索领域。
对于许多语音搜索应用程序，这些请求可能是由多个用户发送的。
在这种情况下，说话人识别可以帮助程序区分用户之间的请求，更好地满足每个请求的需求。
3.远程教育领域。
在线教育平台利用说话人识别技术，可以准确识别学生是否在听课，同时也可以通过语音分析学生的学习习惯并针对性地提供在线学习建议。
说话人识别
一、问题描述1、研究背景：语言是人类相互交流时使用最多、最基本也是最重要的信息载体，是人类最重要的外在特征之一。
而语音室语言的声学表现，是声音和意义的结合体。
人们可以将语言信息转化为声音信号，也可以从极其复杂的语音信号中迅速有效地提取信息。
因此与文字、图像、视频等交流信息的方式相比，语音始终都是对人类最方便、最自然、最理想的方式。
语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它主要包括四个部分：语音识别、语音合成、语音编码和语音分类。
除了这四个领域，语音信息处理技术还包括语音增强，语音理解等子学科。
几个部分之间有着密切的联系，它们相互影响，相互促进，语音信号处理技术得到了迅猛地发展。
说话人识别又称为声纹识别，按其最终完成的任务分为说话人辨认和说话人确认两类，其作为一种基于生物特征信息的身份识别方法，通过语音来识别说话人的身份。
为此，需从各个人的发音中找出说话人之间的个性差异，涉及到说话人发声器官、声道、习惯各方面不同等级的个性差异，因此，说话人识别是交叉运用心理学、生理学、语音信号处理、模式识别与人工智能的综合性研究课题。
2、技术实现：说话人识别一般的实现方法有三种。
第一种也是最早的一种，用的是语音声学特征的长时间平均，只不过这类方法有一个缺点。
需要较长的语音(通常大20秒)才能求得比较准的说话人特性。
第二种方法用的区别性类神经网络，这种方法的做法是求得一个识别方程式(di scriminat ive function)来使得所有说话人可以区别得最好，其缺点是当有一个新的说话人加入时，识别方程式就必须重新计算。
第三种方法就是对每一个说话人语音的声学特征及内容用一组模型来表示。
而选用的模型根据对语音内容切段方法的不同而有不同。
如果要对说话人的语音细分到音素的地步，可以用隐马尔科夫模型。
如果不需要对说话人的语音内容作区分的话，则可以用矢量量化或高斯混合模型来进行说话人辨认。
本次课设主要实现了一个用于说话人辨识的系统，其中构造数学模型采用了搞死混合模型（GMM），用EM算法进行训练，识别采用基于概率的打分方法。
基于深度学习的说话人识别算法研究
基于深度学习的说话人识别算法研究第一章：引言1.1 研究背景说话人识别，即语音识别中的一项重要任务。
它的应用广泛，包括语音识别、语音合成、音频驱动虚拟角色等。
由于每个人的声音特征都是独一无二的，因此说话人识别成为可能。
随着深度学习的兴起，其在说话人识别领域的研究取得了巨大进展。
1.2 研究目的本研究的目的是探索基于深度学习的说话人识别算法。
通过收集和处理海量的语音数据，从中提取有效特征，并训练深度学习模型来进行说话人识别。
进一步，通过实验验证算法的准确性和可靠性。
第二章：深度学习介绍2.1 深度学习概述深度学习是一种机器学习的分支，它模仿人脑神经网络的结构和工作原理，通过多层次的网络结构来实现对数据的学习和分析。
深度学习的主要特点是能够从大规模数据中自动学习特征，并在复杂任务上取得优秀的性能。
2.2 深度学习在语音识别的应用深度学习在语音识别领域取得了巨大成功。
其中，卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）是常用的深度学习模型。
通过CNN可以提取高级特征，而RNN则可以实现对语音序列的建模。
第三章：说话人识别算法研究3.1 数据收集与预处理为了训练说话人识别模型，首先需要收集大规模的语音数据。
这些数据可以包括各个种类的语音，如单字、长句、语音指令等。
之后，对数据进行预处理，包括语谱图转换、特征提取等。
3.2 特征提取在深度学习中，特征提取是非常关键的一步。
常用的特征提取方法包括梅尔频谱系数（MFCC）、倒频谱（LPCC）等。
这些方法能够从原始语音中提取有用的特征，用于后续的模型训练。
3.3 模型训练采用深度学习的方法对说话人进行识别，需要构建识别模型并进行训练。
常见的模型包括深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
通过多次迭代训练，提高模型的准确性和稳定性。
3.4 模型评估与优化模型训练完成后，需要对其进行评估和优化。
评估指标可以包括准确率、召回率等。
声纹识别（说话人识别）技术
声纹识别（说话⼈识别）技术说话⼈识别（Speaker Recognition，SR），⼜称声纹识别（Voiceprint Recognition,VPR），顾名思义，即通过声⾳来识别出来“谁在说话”，是根据语⾳信号中的说话⼈个性信息来识别说话⼈⾝份的⼀项⽣物特征识别技术。
便于⽐较，语⾳识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声⾳识别出来“在说什么”。
为了简便，后⽂统⼀称为VPR。
传统的VPR系统多是采⽤MFCC特征以及GMM模型框架，效果相当不错。
后续也出现了基于i-vector，深度神经⽹络的等更多的算法框架。
【持续更新……】基础声纹识别的理论基础是每⼀个声⾳都具有独特的特征，通过该特征能将不同⼈的声⾳进⾏有效的区分。
这种独特的特征主要由两个因素决定，第⼀个是声腔的尺⼨，具体包括咽喉、⿐腔和⼝腔等，这些器官的形状、尺⼨和位置决定了声带张⼒的⼤⼩和声⾳频率的范围。
因此不同的⼈虽然说同样的话，但是声⾳的频率分布是不同的，听起来有的低沉有的洪亮。
每个⼈的发声腔都是不同的，就像指纹⼀样，每个⼈的声⾳也就有独特的特征。
第⼆个决定声⾳特征的因素是发声器官被操纵的⽅式，发声器官包括唇、齿、⾆、软腭及腭肌⾁等，他们之间相互作⽤就会产⽣清晰的语⾳。
⽽他们之间的协作⽅式是⼈通过后天与周围⼈的交流中随机学习到的。
⼈在学习说话的过程中，通过模拟周围不同⼈的说话⽅式，就会逐渐形成⾃⼰的声纹特征。
因此，理论上来说，声纹就像指纹⼀样，很少会有两个⼈具有相同的声纹特征。
美国研究机构已经表明在某些特点的环境下声纹可以⽤来作为有效的证据。
并且美国联邦调查局对2000例与声纹相关的案件进⾏统计，利⽤声纹作为证据只有0.31%的错误率。
⽬前利⽤声纹来区分不同⼈这项技术已经被⼴泛认可，并且在各个领域中都有应⽤。
⽬前来看，声纹识别常⽤的⽅法包括模板匹配法、最近邻⽅法、神经元⽹络⽅法，VQ聚类法等。
语谱图是声⾳信号的⼀种图像化的表⽰⽅式，它的横轴代表时间，纵轴代表频率，语⾳在各个频率点的幅值⼤⼩⽤颜⾊来区分。
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。
语音识别中的说话人
语音识别中的说话人是指在语音识别系统中，通过对输入的语音信号进行分析和处理，识别出说话人的身份或特征的过程。
在语音识别中，说话人识别是一项重要的任务，它可以帮助系统更好地理解用户的意图，提高系统的准确性和可靠性。
语音识别中的说话人识别通常包括以下几个步骤：1. 语音采集：首先需要采集包含说话人语音的音频数据，通常使用麦克风或其他音频设备进行采集。
2. 预处理：对采集到的语音信号进行预处理，包括去除噪声、增强语音信号等，以便于后续的识别处理。
3. 特征提取：对预处理后的语音信号进行特征提取，提取出与说话人相关的特征信息，如声学特征、语言特征等。
4. 说话人识别算法：根据提取的特征信息，使用各种说话人识别算法对说话人进行识别。
常见的算法包括基于模板的方法、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等方法。
5. 匹配与判断：将提取的特征与预先训练好的说话人模板进行匹配，根据匹配结果判断出说话人的身份或特征。
在语音识别中，说话人识别具有以下几个方面的作用：1. 提高系统的准确性和可靠性：通过识别说话人，系统可以更好地理解用户的意图，避免因不同说话人的语音差异而导致误判。
2. 保护隐私：说话人识别可以保护用户的隐私，避免未经授权的人员获取用户的语音信息。
3. 实现个性化服务：通过识别不同的说话人，可以实现个性化服务，如智能客服、语音助手等。
在实现语音识别中的说话人识别时，需要注意以下几个问题：1. 算法的准确性：说话人识别的算法需要具有较高的准确性和鲁棒性，能够准确识别出不同的说话人。
2. 隐私保护：说话人识别需要保护用户的隐私，避免未经授权的人员获取用户的语音信息。
3. 实时性：说话人识别需要在较短的时延内完成，以适应实时语音交互的需求。
总之，语音识别中的说话人识别是一项重要的任务，它可以帮助系统更好地理解用户的意图，提高系统的准确性和可靠性，同时保护用户的隐私。
随着人工智能技术的发展，说话人识别将会在更多领域得到应用和发展。
说话人识别
6.9.5 说话人识别中尚需进一步探索的课题
6.10 顽健语音识别技术
6.10.1 概述
� 通常在实验室相对安静环境下训练好的语音识别系 统，当用到与训练环境不匹配的实际环境时，性能 明显下降。如果语音识别系统在这种不匹配情况 下，识别性能的下降不明显，则称这样的系统为顽 健的（Robust）语音识别系统。
� 识别参数的时间变化，主要是由声源特性的 变化引起的。可以把声源与声道分离，只用 后者组成经得起语音长期变动的说话人识别 系统。
6.9.4 说话人识别技术中的一些实际问题
2. 顽健的说话人识别技术
� 说话人自身心理或生理因素的变化、采集环 境的变化、通道传输特性的变化等都可能使 说话人语音的声学特征产生变异，从而造成 说话人识别系统识别率的下降。
� 这些变化的条件包括：
① 说话人变化 从特定说话人到非特定说话人 ② 说话方式的变化 从孤立词识别到连续语音识别 ③ 词汇量的变化 从小词汇量任务到大词汇量任务 ④ 领域的变化 从特定词汇到不特定词汇，从特定领域文法
到不特定领域文法 ⑤ 环境的变化 从特定环境到不特定环境 ⑥ 发音变异 话者由于受生理、心理、情感等影响而产生的
� 与文本有关（text-dependent）：要求说话人提供发 音的关键词或关键句子作为训练文本，而识别时也 必须按相同的内容发音。
� 与文本无关（text-independent）：不论是在训练时 还是在识别时都不规定说话内容，即其识别对象是 自由的语音信号。
� 文本提示型（text-prompted）：每次识别时，识别 系统在一个规模很大的文本集合中选择提示文本， 要求说话人按提示文本的内容发音，而识别和判决 是在说话人对文本内容正确发音的基础上进行的， 这样可以防止说话人的语言被盗用。
基于深度学习的说话人识别研究
基于深度学习的说话人识别研究说话人识别技术被广泛应用于语音识别、语音生成、人机交互等领域。
在实际应用场景中，如电话、语音社交以及语音助手等一类的场景中，都需要对说话人的身份进行识别。
传统的说话人识别技术主要基于语音信号的频域、时域、功率谱等特征进行分析识别。
然而声学特征本身有很多变化因素，这些因素影响着分析准确度，准确度不高的说话人识别无法满足实际应用的需求。
近年来，深度学习在语音信号处理领域强大的处理能力被广泛关注。
本文从基于深度学习的说话人识别的角度出发，探讨深度学习技术在该领域的应用和优势。
一、传统说话人识别模型传统说话人识别模型主要基于MFCC、PLP、MFCC_Delta等特征对声音信号的特征提取进行分析处理。
这些特征通常分为三个部分：语音的基本特征，如语音的基音频率、共振峰频率等；时域特征，如短时能量、过零率等；频域特征，如Mel频率倒谱系数、频率倒谱平均值等。
通过对这些特征进行提取，就可以得到一个声音信号的语音特征向量，利用该特征向量，可以使用一些传统模型如GMM、SVM等模型进行分类识别。
但传统说话人识别模型本身存在一些问题，首先是特征提取的问题。
传统特征方法往往需要人为定义特征函数，而这种人为定义的特征函数容易出现过拟合、欠拟合等问题。
其次是对噪声、语速等变化因素的适应性问题，这些因素对声音信号产生直接的影响。
因此，传统方法无法掌握这些细节信息来实现准确的说话人识别。
二、基于深度学习的说话人识别方法近年来，深度学习在语音信号处理领域的识别能力达到了令人惊赞的程度，如语音识别、说话人识别等，基于深度学习的说话人识别方法也受到了极大的关注。
深度学习方法在提取特征和建模方面具有很强的优势，能够解决传统方法的问题。
1.深度学习方法提取说话人特征深度学习方法对语音信号进行特征提取时，无需对手动设定的特征函数进行特征提取，因为深度学习模型可以自动完成这个过程。
特别的，采用深度卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等模型在进行音频信号特征提取时，音频信号的原始频域信号、时域信号等可直接作为模型输入，模型自动学习提取特征。
说话人识别相关基础知识整理（持续更新）
说话⼈识别相关基础知识整理（持续更新）说话⼈识别领域的研究所⾯临的挑战背景噪声问题，跨信道问题，多说话⼈分割聚类，多模态识别，短语⾳问题，语⾳的长时变换问题，⽿语⾳以及其他各种实际应⽤环境下的鲁棒性问题等。
说话⼈识别技术研究的核⼼是解决训练与测试之间的失配问题，这种失配也称作会话变异（Session Variability）导致训练和测试之间差异的因素主要分为两⼤类：说话⼈差异，如声道差异、发⾳特点、说话⼈风格等，这是对说话⼈识别有⽤的部分；会话间差异，如不同的采集设备、传输媒介等，这种失配严重影响说话⼈识别的性能。
在进⾏说话⼈识别前，导致会话间差异的各种失配信息都应该被去除。
⼀个理想的说话⼈识别系统，应该在去除失配信息的同时尽量完整地保留说话⼈本质特征在具体研究中，语⾳中说话⼈个性特征的分离与提取以及精准的模型建模是决定系统性能的两个关键环节。
说话⼈识别的分类和基本组成（1）说话⼈识别根据使⽤的范围可分为三类：1）说话⼈辨认（Speaker Identification），即判定待测试说话⼈的语⾳属于⼏个参考说话⼈其中之⼀，是⼀个多选⼀问题；2）说话⼈确认（Speaker Verification），即确定待测说话⼈的语⾳与其特定参考说话⼈是否相符，是⼆选⼀的是⾮问题，即确认（肯定）或拒绝（否定）。
3）说话⼈分割和聚类（Speaker segmentation and clustering），此时输⼊的语⾳信号由两个或多个不同说话⼈的语⾳交替出现组成，需要将每⼀个说话⼈的语⾳都挑出来并且聚类成⼀类。
（2）说话⼈辨认研究根据待测试语⾳的特点可以分为两类：1）闭集（close-set）识别，即待测说话⼈的语⾳必然属于候选说话⼈集合中的某⼀位，待测语⾳要与集合中的说话⼈模型⼀⼀匹配，即待识别说话⼈属于已知的说话⼈集合。
2）开集（open-set）识别，部分待测说话⼈不属于已知的说话⼈集合，这要求开集情况下待测语⾳在与集合中的说话⼈模型库⼀⼀匹配后，也可能做出拒绝判定。
说话人识别-王林海
• 3 语音识别的困难与对策
目前，研究工作进展缓慢，主要表 现在理论上一直没有突破。虽然各 种新的修正方法不断涌现，但其普 遍适用性都值得商榷。
●语音识别系统的适应性差， ●高噪声环境下语音识别进展困难 ●语言学、生理学、心理学方面的研究成 果应用
●我们对人类的听觉理解、知识积累和学 习机制以及大脑神经系统的控制机理等 分面的认识还很不清楚 ●语音识别系统从实验室演示系统到商品 的转化过程中还有许多具体问题需要解 决
模型 产生
模型 存储
语音 分析
特征 提取
距离 测量
识别 判决
身份 声明
三.表征说话人特点的基本特征
这些特征应该具有如下特点： （1）能够有效地区分不同的说话人，但 又能在同一说话人的语音发生变化时相 对保持稳定。 （2）易于从语音信号中提取。 （3）不易被模仿。
• 四.说话人识别的几种方法
• 1.模板匹配法 • 模板匹配法的要点是：在训练过程中从 每个说话人发出的训练语句中提取相应 的特征矢量，这些特征矢量能充分描写 各个说话人的行为。这些特征矢量称为 各说话人的模板。它们可以从单词，数 字串或句子中提取。在测试阶段，从说 话人发出的语音信号中按同样的处理方 法提取测试模板，并且与其相应的参考 模板相比较。
说话人识别
• 一.概述
• • • • • • 1.什么是说话人识别（SR）? 2.SR的历史 3.语音识别技术 4.语音识别的困难与对策 5 语音识别的应用 6.语音识别的前景
1.什么是SR？
• 说话人识别（Speaker Recognition,SR） 技术是以话音对说话人进行区分，从而 进行身份鉴别与认证的技术。
• SR的未来 • ----SR技术发展至今，尽管已经取得了不错的 进展，要寻找更加优良的研究方法仍然有相 当艰巨的路要走。由于技术条件所限，目前 所采用的抽样建模方法还存在着不足。对SR 最有影响的因素是在不同实验中声音特性信 号的变更，包括说话者生理上的变动性以及 实验条件的不稳定性等，这些都对SR识别系 统构成严峻的挑战。此外，SR技术还应解决 提取声音长期稳定的特征参数的问题。在两 个人进行交谈时，自动从中提取出每个人的 声音特性并加以区分的技术也是值得研究的 方向。
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基于小波神经网络的话者识别系统研究*
周燕，刘韬
（苏州市职业大学电子信息工程系,江苏苏州215104）
摘要:介绍了利用小波神经网络作为分类器的说话人识别系统。
实际测试试验表明，基于小波神经网络的识别系统的网络训练速度快，识别率高，是说话人识别的一种有效可行的新方法。
关键词：小波神经网络；说话人识别；训练速度；识别率
中图分类号：TP391.42 文献标识码：A 文章编号：1673-5382(2008)02-0057-05 说话人识别[1]是从说话人的一段语音中提取说话人的个性特征，通过对这些个人特征的分析和识别，达到对说话人进行辨认或者确认的目的(见图1)。
是说话人识别系统的结构框图，它由预处理、特征提取、模式匹配和判断几个部分组成。
图1 说话人识别系统的结构框图
引入人工神经网络用于说话识别的最大特点在于不用建模和对输入数据的兼收并蓄。
不用建模使得它为解决那些很难用精确的数学语言进行描述的模式识别问题提供了强有力的手段；而网络对输入数据的包容性，使得无论怎样的数据只要是对解决问题有用的，都可以同时输入网络，这就为一些由多种影响因素决定的识别问题，如时间序列分析等提供了方便。
因此，神经网络模型自适应学习输入模式内部,以及输入与输出模式之间内在规律的能力得到了应用。
再次，由于神经网络本身具有自组织性、自适应性、和连续学习的能力，这种网络是可以训练的，即可以随着经验的积累而改变自身的性能；同时由于高度的并行
性，它们能够进行快速判决并具有容错性，适合于解决像说话人识别或语音识别这类难以用算法来描述而又有大量样本可供学习的问题。
1 小波神经网络[2]
1.1 小波神经网络的引入
小波神经网络是以小波基函数为神经元激励函数的前馈型网络模型，可以看作是径向基函数（RBF）网络的推广，其结构和BP网络的结构相同，不同的是隐含层的激励函数。
小波神经网络应用在说话人识别中，语音的特征（网络输入）和说话人身份（网络输出）构成映射的过程，实际上是在小波特征空间中寻找一组合适的小波基，通过对小波参数或形状迭代计算以使其输出误差函数最小化来实现的，也是实现对复杂函数逼近的一种形式。
小波函数的选择应满足两个条件：1）定义域是紧支集的，即函数应有速降特性，在一个很小的区间之内，函数值为0，以便获得空间局域化；2）具有振荡性，即是一个波。
1.2 小波神经网络的学习算法[3]
本文中的小波神经网络采用三层前馈型结构，设输入层有L个神经元，隐含层有M 个神经元，输出层S个神经元，vji表示隐含层第j个神经元和输入层第i个神经元间的连接权值，ωkj表示输出层第k个神经元和隐含层第j个神经元间的连接权值，总的样本数为Ｎ，第n个样本的输入为Xni，i=1,2,…,L，网络的输出为Ynk，k=1,2,…,S；n=1,2,…,N，其中N 为样本总数，对应的目标输出为Dnk，k=1,2,…,S；n=1,2,…,N。
输入层激励函数为线性变换（输出＝输入），隐含层激励函数为小波函数，输出层激励函数为Sigmoid函数。
试验中采用的小波网络和BP网络的结构相似，不同之处是BP网络隐含层激励函数采用Sigmoid函数，而隐层小波基函数采用Mexican hat小波函数。
训练算法采用应用最广泛的BP算法，网络中各个参数沿着误差能量函数梯度下降的方向调整，输入样本值，通过多次调整后的网络参数，最终输出满足误差能量函数要求的结果。
利用上述网络参数，可以得到网络的输出为:
2 系统实现
本系统实现了利用小波网络进行与文本无关的说话人识别。
用小波神经网络进行说话人识别的系统如图2所示：
图2 基于小波网络的话者识别网络
识别过程如下：
（1）将各个说话人(设共15个人)的语音分为两部分，一部分用来训练网络，一部分用来识别身份。
本试验所用语音数据来源于Timit数据库，对不同人采用不同内容的连续语音对网络进行训练，保证所用语音与文本无关，本试验中所选择的是10个不同的语音段。
（2）对两组语音分别求取所需的语音特征（LPCC和MFCC）并保存。
特征提取时，首先对输入语音依次进行端点检测，预加重，分帧，加汉明窗，然后逐帧计算MFCC系数和LPCC系数[4]。
语音数据帧长为256点，帧移128点，采用1-0.95Z-1高通滤波器进行预加重，去除噪音。
（3）设置网络参数，并初始化网络权值。
对网络参数进行设置时，取学习速率η=0.8，动态参量α=0.1，训练误差精度取E＝0.002，并用第四章中描述的最优化的方法，设置网络初始权值。
(4) 对每个人调用语音特征用BP算法训练网络，直到网络收敛并达到所需训练误差精度，保存权值。
所以每个说话人对应一组网络权值，作为代表自身个性的模型。
训练中，隐层神经元数的选取是决定网络性能的一个重要的因素。
通过测试，隐层神经元个数根据经验值得到，采用12个神经元。
网络采用12－12－15的三层前馈型结构，用BP算法对每个人对应的网络逐个训练，达到期望误差精度E后，保存网络的权值(12×12的矩阵和12×15矩阵)和参数值。
（5）识别时，采用(2)中方法从待识别的语音中提取出语音特征，若待识别语音长度为M帧，则语音特征为M×12（MFCC)或M×12（LPCC)的矩阵。
在网络中输入上述特征矩阵，分别调用每个人的已保存好的网络权值，计算输出结果得到15个网络输出矩阵，与15个人的期望输出矩阵一一比较，相差误差最小的一个对应的人为识别结果。
误差计算方法一
般用最小均方值的方法。
3 试验结果分析
(1)利用本章中所描述的与文本无关说话人识别系统进行说话人识别的试验。
总的识别人为15人，训练时所用语音长度为20秒,识别时采用语音长度分别为15秒、10秒、5秒、3秒，识别时采用不同的语音长度得到不同的识别率，表1所示。
表1 特征分别为LPCC和MFCC时不同语音长度的识别率
可见，识别率随识别语音长度的减小而降低，在测试试验中，语音长度为15秒时得到最好的识别结果，也就是在识别语音长度最长时取得最好的效果。
在实际应用中也是一样，识别语音长度较长，语音中就能充分的包含说话人特性；反之，识别语音长度较短，就很难提取到真正的说话人特性，尤其是语音中清音较多的时候，很容易和其它人的特性相混淆。
而且，小波网络以较快的训练速度得到较高的识别率，证明了小波神经网络应用到与文本无关说话人识别系统中的有效性。
（2）函数逼近问题是研究神经网络的一个基本问题，小波分析在时域和频域都有较好分辨率的特点和在紧支集中能任意逼近非线性连续函数的特性，使得以小波分析理论为基础构造的小波神经网络更适合于学习局部非线性和快速变化的函数，具有较强的函数逼近能力。
而由Sigmoid函数构成的反馈神经网络原则上是可以无限逼近非线性函数，但是由于Sigmoid函数本身的特点，决定了Sigmoid网络是一个次优网络。