语音信号的提取与识别-基于VQ算法的说话人识别

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声音信号特征参数的分析和提取方法

声音信号特征参数的分析和提取方法

声音信号特征参数的分析和提取方法田雪阳;杨宇;刘子寒;李渊【摘要】The whole study is based on virtual instrument LabVIEW with the combination of MATLAB. This system processes and analyzes the voice signal collected by computer's sound card, then extracts the signal's characteristic parameters MFCC and save them in the computer. The parameters are designed through VQ algorithma to identify speaker.%在基于虚拟仪器LabVIEW的环境中,通过与MATLAB相结合设计一个语音识别登陆系统,对电脑声卡采集到的语音信号进行处理分析,提取声音的特征参数Mel倒谱系数并保存,然后通过矢量量化的模式匹配来进行身份确认.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2017(036)021【总页数】3页(P203-205)【关键词】语音识别;LabVIEW;MATLAB;Mel倒谱系数;矢量量化算法【作者】田雪阳;杨宇;刘子寒;李渊【作者单位】上海电机学院,上海201306;上海电机学院,上海201306;上海电机学院,上海201306;上海电机学院,上海201306【正文语种】中文【中图分类】TN912.3语音识别系统是建立在一定的硬件平台和操作系统之上的一套应用软件系统。

语音识别一般分两个步骤,第一步是训练阶段,是建立识别基本单元的声学模型以及进行文法分析的语言模型等;第二步是语音识别阶段,根据实际情况的要求采用一种语音识别的算法,采用语音分析方法分析出这种识别方法所要求的语音特征参数,按照一定的准则和测度与系统模型进行比较,通过判决得出识别结果。

基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统

基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统
16 3
2 1 .7 1 ) 0 14 (3
C m ue n ier ga d p l ain 计 算 机 工 程 与应 用 o p t E gn ei n A p i t s r n c o
基 于 V MA Q. P和 S M 融 合 的说 话 人识 别 系 统 V
展 领, 景新 幸
ZHA N Li g, 1 G Xi xi n JN n ng
桂林 电子科技大学 信 息与通信学 院 , 西 桂林 5 10 广 404
Co l g f I f r t n a d Co l e o n o mai n mmu i ai n, i n Un v r i f Elc r n c T c n lg Gu l Gu n x 41 0 Ch n e o nct o Gu l i e st o e to i e h o o y, i n, a g i 5 0 4, i a i y i

要: 针对传统支持 向量出了VQ MA 提 . P和 S M 融合 的说话人识别系统 。它应 V
用仅 自适应 均值 向量 的最 大后验概率 矢量量化过程 ( — VQ MAP , ) 来得到 自适应 的说话人模 型 , 用此模 型 中的参数向量作为支持 向量应 用于 S M 来进行说话人识 别。用Ma a 进 行仿真 实验 , V tb l 结果表明 , 于VQ MAP S M 融合 的说话 人识别 系统大 大降 基 — 和 V
r d c d c mp tt n l c mp e i n h r i ig t f S e u e o u a i a o lx t a d t e t n n i o y a me o VM s s o t a d t as a i h r c g t n r t . i h r n i lo h s h e o ni o a e g i

语音信号处理第6章 说话人识别

语音信号处理第6章 说话人识别
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。
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
应包括模板库的建立、专家知识库的建立和判决阈值选择 等部分。
6.2.5 判别方法和阈值的选择
对于要求快速处理的说话人确认系统,可以采用多门限判 决和预分类技术来达到加快系统响应时间而又不降低确认 率的效果。
1)多门限判决相当于一种序贯判决方法,它使用多个门限 来作出接受还是拒绝的判决。 2)在说话人辨认时,每个人的模板都要被检查一遍,所以 系统的响应时间一般随待识别的人数线性增加,但是如果 按照某些特征参数预先地将待识别的人聚成几类,那么在 识别时,根据测试语音的类别,只要用该类的一组候选人 的模板参数匹配,就可以大大减少模板匹配所需的次数和 时间。
第6章 说话人识别
概述 说话人识别原理及系统结构 应用VQ的说话人识别系统 应用GMM的说话人识别系统 研究展望
6.1
概述
自动说话人识别(ASR )是一种自动识别说话人的过程。说 话人识别是从语音中提取不同特征,然后通过判断逻辑来 判定该语句的归属类别。说话人识别不注重包含在语音信 号中的文字符号及其语义内容信息,而是着眼于包含在语 音信号中的个人特征,以达到识别说话人的目的。因此, 相比于语音识别,说话人识别相对简单。 自动说话人识别按其最终完成的任务可分为两类:自动说 话人确认和自动说话人辨认。自动说话人确认是确认一个 人的身份,只涉及一个特定的参考模型和待识别模式之间 的比较,系统只需做出“是”或“不是”的二元判决;而 对于自动说话人辨认,系统则必须辨认出待识别的语音是 来自待考察的 个人中的哪一个,有时还要对这 个人以外的 语音做出拒绝的判断。

语言辨识的矢量量化方法(VQ)

语言辨识的矢量量化方法(VQ)

子包 括旅游信息 、 急服务 、 应 以及 购物 和 银 行 、 票 股
交 易 。例 如 A & T T向 处 理 9 l紧 急 呼 救 的 社 会 机 1 构 和 警 察 局 推 出 语 言 热 线 服 务 ¨ 。 图 l 明 了 两 说 个 讲 不 同语 言 的 人 是 如 何 通 过 一 个 多 语 言 话 音 系 统 进 行 交 流 。 自动 语 言辨 识 技 术 还 能 够 用 于 多 语 言 机 器 翻译 系统 的 前 端 处 理 , 当对 大 量 录 音 资 料 进 行 翻译 分 配 时 , 要 预 先 判 定 每 一 段 语 音 的 语 言 。 需 此 外 军 事 上 还 可 以 用 来 对 说 话 人 身 份 和 国 籍 进 行 监 听 或 判 别 _ 。 随 着 信 息 时 代 的 到 来 以及 国 际 因 2
( nlh 、 语 ( na n 、 斯 语 ( a i、 语 E gi ) 汉 s Ma d r ) 波 i Fr ) 法 s
( rnh 、 语 ( ema ) 北 印 度 语 ( id ) Fe c ) 德 Gr n 、 H n i 、日语 (a a ee 、 鲜 语 ( oen 、 班 牙 语 ( pns ) 泰 Jp n s) 朝 K ra ) 西 Sai 、 h

每 种 语 言 的 10个 持 母 语 的 人 在 实 际 的 电 话 线 路 0 上 产 生 。发 音 的 时 长 从 1秒 到 5 O秒 长 短 不 等 , 平 均 为 l. 3 4秒 。语 言 的 选 取 考 虑 了 各 种 因 素 , 时 同
个 相 对 较 新 的 领 域 。尽 管 在 某 些 方 面 , 类 似 于 其 自动 语 音识 别 、 话 人 识 别 和 声 调 检 测 ,但 所 有 这 说

语音信号处理第6章 说话人识别

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

语音信号处理PPT_第十 十一章_说话人识别 语种识别 语音隐藏

语音信号处理PPT_第十 十一章_说话人识别 语种识别 语音隐藏

识别结果
识别
10.2.4模式匹配方法
1. 2. 3. 4. 5.
概率统计方法 动态时间规整方法(DWT,Dynamic Wraping time) 矢量量化方法(VQ,vector quantization) 隐马尔科夫模型方法(HMM,hidden markov model) 人工神经网络方法(ANN,artifical neural network)
所用特征 倒谱 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 误识率 9.43% 11.81% 74.42% 85.88% 7.93% 2.89%
10.2.3 特征参量评价方法
在给定一种识别方法后,识别的效果主要取决于特征参数的 选取。对于某一维单个的参数而言,可以用F比来表征他在 说话人识别中的有效性。可以选取两种分布的方差之比(F 比)作为有效性准则。
非特定话者基元 HMM
基元HMM生成
训练 语 音 输 入 语音 区间 检测 特征 序列 提取
指定文本输入
阈值设定
文本HMM生成
识别
HMM概率计算
阈值比较
判 定 输 出
图10-7 利用HMM的指定文本型说话人识别系统构造
10.5.3 说话人识别HMM的学习方法
1.仅利用少量的登录说话人学习数据的学习方法
• 应用VQ的说话人识别过程的步骤如下:
1. 训练过程
① ② ③ ④ ① ② 从训练语音提取特征矢量,得到特征矢量集; 通过LBG算法生成码本; 重复训练修正优化码本; 存储码本 从测试语音提取特征矢量序列 由每个模板依次对特征矢量序列进行矢量量化,计算各自的平均量 化误差: 1 M Di min[d ( X n , Yl i )] M n 1 1l L i 式中 YL , l 1,2,....L, i 1,2,....N 是第i个码本中第l个码本矢量,而 i 是待测矢量 X n 和码矢量 Yl 之间的距离 选择平均量化误差最小的码本所对应的说话人作为系统的识别结果。

基于VQ反模仿说话人识别再确认系统算法研究

基于VQ反模仿说话人识别再确认系统算法研究
矢 量 量 化 的基 本 原 理 是 :将 若 干 个标 量 数 据 组 成 一 个 矢 量 ( 者 是 从 一 帧 语 音 数 据 中提 取 的特 征 矢 量 )在 多维 空 间 或
人们对信 息安全的认识有 了进一 步的提高 ,这对信 息安全 保
障工 作提 出 迫 切 要 求 。语 音 模 仿 技 术 的 出现 给 当前 的信 息 安 全 带 来 威 胁 ,有 必 要 开 展 反模 仿 技 术 的研 究 ,反 模 仿 技 术 对 保 障信 息 安全 的 作 用 是 巨大 的, 它 能 更 好 的保 障信 息 和 命 令 的安 全 性 。 当 前 说 话 人 辨 认 系 统 的性 能 已经 非 常 好 ,而 说 话
周 鸣 ,景新 幸
(. 1 桂林无线 电一厂 ,广西 桂 林 5 10 ;2桂 林 电子科技 大学 ,广西 桂林 5 10 404 . 40 4)
【 摘 要 】人 的语音 虽然具有独 立性 ,但也是 可以被模仿 。语音模仿技 术的出现就给 当前 的信 息安全 带来威胁 ,这就使得
有必要加 强当前说话人识别 系 的安全性 ,开展反模仿技 术的研 究。文章介绍 了 统 说话人识 别方面的基本概念 、原理 以及 当前的
人确 认系统 的性能则相对较差 。反模 仿说话人再确认系 统就
是 利 用 说 话 人 辨 认 系 统 的性 能 优 于 相 应 的 说 话 人 确 认 系 统 的
给予整体量化 ,从而可 以在信息 量损 失较小 的情况下压缩数 据量 。矢量量 化有效地应用 了矢 量中各元素之 间的相关性 , 因此可 以比标量量 化有更好 的压缩效 果。利用矢量量化技术
件下 ,使得此畸变的统计平均值 D =E[ ( Y 达到最小。 d X, 1

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VQ的与文本无关的说话人确认系统

基于VQ的与文本无关的说话人确认系统
q a t ain d s r o e r s n at ua p a e .B s d o i m d l h e me o f c luai g t e u i t it t n t r pe e t p r c lr s k r a e n t s o e ,t t d o ac t n z o oi o a i e h h l n h
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20 耳第3 07 期
中图分 类号 :N 1 . T 923 文献标识码 : A 文章编 号 : 0 —25 ( ̄ 70 一O9 —0 1 9 5 22 3}3 O 7 2 0
基于 V Q的与文 本 无 关 的说话 人确 认 系统
陈明义 ,周 昆湘 ,曾理文
i a eo ekri n f ao y e bsdo Q hsbe hne .T x i n so st t t a d t c f pae e t ctn s t ae nV a encagd h eepr e t hw a i h sn s d i i sm i e m h s
不易被 录音模仿 , 当前 的研 究 重 点 。本 文研 究 的 是 是基于 V Q的与文本 无关 的说话人 确认 系统 。
人 。传统的基于 V Q的说话人确认是将训练得到的 码本作为表征说话人的模型, 识别 阶段采用经验值
作 为判决 门限。本 文提 出 了用 训练得 到 的码本 以及 平 均失 真 d 作为 表征 说 话 人 的模 型 , m dlA 即 oe( )= {oe a , Cd , }与模型 的距 离则 转 变 为测 试语 音 量 化成 码本 Cd , 化误 差与 模 型 中平 均失 真 a的接近 oe时 量
说 话 人 识 别 (pae cgio) sekreontn 又称 为 话 者 识 r i

说话人识别VQ、HMM和NN方法浅析

说话人识别VQ、HMM和NN方法浅析
方 法 很 多 , 随 机 选 择 法 、 裂 法 、 KM 法 等 等 . 中 , 裂 法 和 M KM 法 均 优 于 随 机 选 如 分 M 其 分 择 法 . 随 机 选 择 法 比较 简 单 。不 管 用 什 么 方 法 , 始 码 本 的 设 计 应 避 免 使 结 果 出 现 局部 但 初 最优 。
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电 信 技 术 研 究
ZO O S年 第 2期
说 话 人 识 别 VQ、 HM M 和 NN 方 法 浅 析
陈 国兴 贺 苏 宁
摘 要 : 话 人 识 别 方 法 很 多 , 文 针 对 应 用 比 较 广 泛 的 VQ 、 说 本 HM M 和 NN 三 种 方 法 ,



随 机 码 字 选 取
本 法

1 6
2 3
l 5

失 真 测 度 选 取 。失 真 测 度 的选 取 与 应 用 VQ 技 术 的 领 域 及 采 用 的 参 数 类 型 有 关 。
目前 , 用 的 几 种 失 真 测 度 类 型 为 : 方 误 差 ( 欧 氏距 离 ) la uaS i 常 均 即 、tk r at 离 和 似 然 比 o距 距 离 等 一 般 来 说 , P 系 数 及 其 导 出特 征 通 常 用 l k r—at 离 , 对 时 域 参 数 和 各 LC t uaS i a o距 而 种 短 时 参 数 通 常 用 欧 氏距 离
基 于 VQ 的关 键 问 题 是 如 何 获 取 VQ 码 本 , 常 采 用 的 是 I13算 法 。在 L G 算 法 中 , 下 三 个关 键 性 的 问题 将 直 接 影 通 ( 3 B 以 响 到 码 本 质 量和 系 统 的识 别 性 能 , : 即

《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》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。

一种改进的VQ算法在说话人识别上的应用

一种改进的VQ算法在说话人识别上的应用

薯竹 … / f ' } .

图 3 模型 与 过程 的 阶跃 响应 曲线
od v[re() re() .re() re=odr1, d r , odr 】 o 21 3 % 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一AR MAX 模 型 参 数 的 估 汁 ( 小 乘 法 ) 最 M o e pr ama(,r r d l aa r x od ) = Z e; %参数估 汁 % ,辨 识结果 J ÷ p ee tMo e p r) rsn( d l aa: % 辨 识 结 果 实 : … 比较 输 c mp r( Mo e pr) o aeZ, d l aa; 运 行 结 果 如 下:
( ’ Z一 )= I—I 5 7 z一 . 0 ’+ 0.2 3 z一 7 2
【】李鹏 波. 德 义 系 统辨 { 刚 2 J
B( 一) 0 6 2 一 + 0 4 1 一 Z ’ : .5 7 z ‘ . 6 8 z + 0 0 2 8 z ,0 9 一
C ( )= l 0.5 用 : 利 用 给 定 的 一 个朱 知语 音 数 十
据 , 从 一组 已知 的说 人 数据 中 判 断 … 此 朱 知 语 数 的说
中图分 类号 : N923 文献标 识 码 ;B T l

Ap l aino e mp o e a i mei t pi t f h r v dVQ rt c o t i h t co
% 由噪声 序列
%输 …数 据
% 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 AR X 模 型 阶 次 MA
的 估 计
NN= t c 12 l4 1 ) sr ( :, :. : : u 4 L s u = rsr cZ ZNN) ’ o s fn ax tu ( . . ; o d r s lt cL s fn‘i‘ re= es u ( o s u , c) r a :

VQ声纹识别算法和实验

VQ声纹识别算法和实验
人 的差别 归一化 .
目前 , 说话人 识 别 的研 究 重点 在对 各种 反映说 话人 特征 的声 学 参数 的线 性或 非 线 性 处理 以及新 的说
话 人识 别模式 匹配 方法 上 , 动 态 时 间 归整 ( y a ct rig T ) 矢 量 量 化 ( e trq a t y 如 d nmi i wapn ,D W 、 me v co u ni , t VQ) 隐马 尔可夫模 型 ( id nma k vmo es 、 hd e r o d l,HMM) 人 工神 经 网络 ( ric l e rl ewo k , 、 at i a n u a n t r s ANN) f i 以及这 些方法 的组 合技 术等 . 于 HMM 的方法 需要较 多 的模 型 训练 数 据 、 长 的训 练及 识 别 时间 , 基 较 而且
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西 安 工 程 科 技 学 院 学 报
J u n lo ’ n Unv r i fEn ie rn ce c n c n lg o r a fXia ie st o g n ei g S in ea d Te h oo y y
人 瞩 目,并 日益 成 为人们 日常生活 和工 作 中重要 且普 遍 的安全 认 证方 式 . 话 人 识 别是 一 种 根据 说话 人 说 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 别说话 人 身 份 的技 术 [ . 话 人 识 别可 以看 作 2说 ]
是 语音识 别 的一 种 , 是指通 过对 说话 人语 音信 号 的 特征 分 析与 参数 提 取 , 而能 对 说话 人 身 份进 行 辨认 从 和 确认 . 它与语 音识 别 的不 同之处 在 于 :前 者 力求 挖掘 出包含 在语 音信 号 中的说 话 人 的个 性 因素 ,强调 的是不 同人之 间 的个 性 差异 ;而后 者 则是 为 了提取语音 信号 中包 含 的词 语 的共 性 信 息 ,尽 量把 不 同说话

基于FVQMM的说话人识别

基于FVQMM的说话人识别
困难 。
为差异 的影 响 ,每个人 的语 音 中蕴含 着与 众不 同 的
个人特,I。说话人识别按其被输入的测试语 音来 怔¨
分 可 以分 为 与 文 本 有 关 的 说话 人 识别 和 与 文 本 无
本 文 提 出 了一 种 基 于 模 糊 矢 量 量化 混 合模 型
( VQ F MM )的与 文本 无 关说话 人 识别 方法 ,它 综
C mp tr c n e Z ein ies y Ha g h u3 0 2 , ia) o ue i c, h j gUnv ri , n z o 1 0 7 Chn Se a t
Ab tat I re v ro ed fcs f h p ae og nz t no aio a V n sr c: nod r oo ec met ee t o esek r e ra ia o f rdt n l Q a dGMM , e t h t r i t i an w me o f p a e c g io rsne . h nVQ err c l i a o tdis a fh rb blyo tu y t do e r e o nt ni peetd W e r ae s d pe t do e o a it up t h s k r i s o s ne t p i b
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第2 第 5 6卷 期
、0 . 6 ,12 No. 5
辽宁工程技术大学学报
J r a fLi o i g Te h c l i e st ou n lo a n n c nia Un v riy
20 0 7年 1 0月
Oc . t 2 07 0
摘 要 :为了克服传统 V Q与 G M 说话人识别的缺点, M 提出了一种新的F Q V MM 说话人识别方法。 该方法综合了 V 、G M 和模 Q M

基于改进后的VQ说话人识别系统研究

基于改进后的VQ说话人识别系统研究

的个 数 相 近 ) 采 用 的滤 波 器 为 三 角滤 波 器 , , 中心 频 率 为
波 器 的跨 度 在 Me 标 度 上是 相等 的 , l 本文 取 10 l 5 Me。
0 七 肪-) 1

m)
基 于 矢 量量 化 ( 的 说话 人 识 别模 型 , 对 于 其 他 的识 VQ) 相
作者 简介 : 罗利 (9 3 ) , 1 8 - ,女 湖北 武 汉人 , 中国地 质 大学 ( 汉) 武 机械 与 电子工 程 学 院硕 士研 究 生 , 究 方向 为语 音 识别 ; 友纯 ( 9 4 , 湖北 研 张 1 5 一) 男,
鄂 州人 , 国地 质 大学 ( 中 武汉 ) 信息 工程 学 院教 授 , 士生 导师 , 究方 向为数 字信 号 处理 、 硕 研 计算机 安 全技 术 。
度描 述 了人 耳频 率感 知 的非线 性特 性 ,求取 M C 的一 般过 程 FC
如 图2 示 。 所
图2 M F CC的 求取 过 程
具 体步 骤 为 :
() 1 对输入 的语 音 信号 进行 分帧 、 窗 , 后 作离散 傅 立 叶 加 然
变 换 。 得频 谱分 布信 息 。 获 ( ) 求频 谱 幅度 的平方 , 2再 得到 能量 谱 。 ( ) 能量 谱通 过一 组 Me 尺度 的三 角形 滤波 器组 。我们 3将 l
2 特 征 参数 提 取
MF C是在 Me 标 度频 率 域提 取 出来 的倒 谱参 数 . l C l Me、 标
cn∑JmC ( m0 ) ) 0 n () s )8 一./ ≤< ( 0 伽( 5M
m=0
() 2
MF C 数个数 通 常取 1 — 6 本 文选 取 l 阶倒谱 系数 。 C系 2 1, 6

基于VQ的与文本相关说话人识别研究

基于VQ的与文本相关说话人识别研究
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堡童堑 ( v 1
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基于 VQ 的与文本相 关说话 人识别研究
龚 伟 , 汪鲁 才

论文・
( 南 师 范 大 学 工 学 院 ,湖 南 长 沙 4 0 8 ) 湖 10 1
【 摘 要 】说话入 识别 对于各类机要场所 、 防领域 的身份认证具有得 天独厚 的优势。 安 采用 矢量量化( Q) 法建 立 V 方
性 因素 , 它强 调 的 是不 同人 之 间 的 个 性 差 异 ; 后 者 则 而
域、 保安和证件 防伪等方 面。
2 说 话入 识别 的原理 与 方 法
21 识 别 原 理 .
是 为了提取语音信 号中包 含的词语的共性信息 ,尽量
把 不 同说 话 人 的差 别 归 一 化 。 说 话 人 识 别 按 其 性 质 又 可 分 为说 话 人 辩 认 (I S) 和 说 话 人 确 认 (V) 个 方 面 。前 者 用 以 判 断 某 段语 音 S 两 是 若 干 人 中 的 哪 一 个 所 说 , “ 选 一 ” 问题 , 后 者 是 多 的 而 用 以确 认 某 段 语 音 是 否 是 指 定 的某 个 人 所 说 的 , “ 是 一
【 y w rs e t uni tn etdp n et dni e f a o Ke od 】V c rQ at ao ;Tx— e ed n;i t vr ct n o zi e t i i y i
1 引 言
说 话 人 识 别 3Se krR cnt n 是 指 通 过 对 说 ] pae eoio ) ( i
应 用 矢 量量 化 方 法 进 行 说 话 人 识别 ,其 核 心 思 想

基于MVQM的说话人识别的研究

基于MVQM的说话人识别的研究
r c g iin. e o to n
【 y w rs sekrr o io ; V Ke o d 】 p ae e g t n cn i Q; G us n Mi ue Moe G asi x r dl( MM) Mi ue V c rQ a ta o dl a t ; x r et uni t n Moe t o zi ( Q MV M)

论文・
【 摘 要 】 提 出 了 一种 新 的说 话 人 识 别 方 法 。该 方 法 综 合 了 V Q和 G MM 的 优 点 ,通 过 用 VQ误 差 尺 度 取 代 传 统
G MM 的 输 出概 率 函 数 , 少 了建 模 时对 训 练 数 据 量 的要 求 , 高 了识 别速 度 。 实验 结 果 证 明 了该 方 法 的 有 效 性 。 减 提
2 a i E g er gD pr e t otes U i ri , N ni 10 6 hn ) .R do ni e n e a m n ,S uhat nv st n i t e y aj g 2 09 ,C ia n
【 src】 A nw a poc fsekrrcg io h h cmb e h d at e o Q ad G spee t . Abtat e p rah o p ae eont n w i o i d tea vn gs fV n MM i rsne i c n a d B dpig V r rsaeis a fpo a it otu ft dt n G y ao t Q er cl nt d o rbbl up to r io MM,aacp c yi rd cd d r g m dl n o e i y a i d t a ai s eu e u n o e t i -

毕业论文《语音识别系统的设计与实现》

毕业论文《语音识别系统的设计与实现》

摘要 (III)Abstract (I)前言 (I)第一章绪论 (1)1.1 研究的目的和意义 (1)1.2 国内外研究历史与现状 (1)1.3 语音识别存在的问题 (4)1.4 论文主要研究内容及结构安排 (5)第二章语音识别系统 (6)2.1 语音识别系统简介 (6)2.1.1 语音识别系统的结构 (6)2.1.2 语音识别的系统类型 (7)2.1.3 语音识别的基元选择 (9)2.2 语音识别系统的应用 (9)2.2.1 语音识别系统的应用分类 (9)2.2.2语音识别系统应用的特点 (10)2.2.3 语音识别系统的应用所面临的问题 (11)2.3 语音识别的算法简介 (12)2.3.1 基于语音学和声学的方法 (12)2.3.2 模板匹配的方法 (13)2.3.3神经网络的方法 (15)第三章语音识别系统的理论基础 (16)3.1 语音识别系统的基本组成 (16)3.2 语音预处理 (17)3.2.1 预加重 (17)3.2.2 加窗分帧 (17)3.2.3 端点检测 (18)3.2.4 语音特征参数提取 (18)3.2.5 语音训练和识别 (22)第四章特定人孤立词语音识别系统的设计方案 (26)4.1 基于VQ语音识别系统的模型设计 (26)4.2 语音识别系统特征参数提取提取 (27)4.2.1 特征参数提取过程 (27)4.2.2 特征提取matlab实现 (28)4.3 VQ训练与识别 (30)4.3.1 用矢量量化生成码本 (30)4.3.2 基于VQ的说话人识别 (31)4.4 设计结果分析 (33)总结与体会 (36)谢辞 (38)参考文献 (39)摘要本文主要介绍了语音识别系统的基础知识,包括语音识别系统的应用、结构以及算法。

重点阐述了语音识别系统的原理以及相关算法,通过参考查阅资料,借助MATLAB工具,设计基于VQ码本训练程序和识别程序,识别特定人的语音。

系统主要包括训练和识别两个阶段。

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本科毕业设计(论文)
毕 业 设 计(论 文)任 务 书
3.对毕业设计(论文)课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实 物样品等):
1. 利用所学知识对具体的语音信号的特征及处理方法进行学习研究,达到对专业知识 的复习与理解。 2. 利用所学的处理软件,对声音信号进行一定的处理,并有相关例子的图形表示。 3. 按要求完成毕业论文。
2.毕业设计(论文)课题的具体工作内容(包括原始数据、技术要求、工 作要求等) :
1. 查阅相关资料,利用已学的相关知识进行消化和理解。 2. 了解现阶段的语音处理情况,分析研究相关的基本算法。 3. 研究学习一种基本的识别处理方法。 4. 学习相关信号处理软件。 5. 对软件的学习达到能对基本的算法进行软件的处理。 6. 并在对算法理解的基础上用 MATLAB 编制相关程序并调试完成实验。 7. 完成毕业设计论文。
关键词: 语音识别, 说话人识别, VQ, MATLAB, LBG 算法
本科毕业设计(论文)
Abstract: Speech Recognition is a kind of technology that is using computer to transfer the voice signal to an associated text or command by identification and understand. speaker recognition is a kind of special way of Voice- identifications . The paper is going to introduce speaker recognition. .In this paper,VQ arithmetic is adapted to study and research the implement . the identification of speaker , and Speech recognition for speaker is realized by using MATLAB.In the end , this paper gets a conclusion on the feature and the shortage of VQ and put forward the improvement. VQ arithmetic based on the method of LBG has solved the problems that set up good codebook of vector Quantization and quantization unknown vector. After compared ,the output of recognition is putout .
Key words :
Voice-Identification , Speaker-recognition, VQ, LBG- arithmetic
MATLAB,
本科毕业设计(论文)
目 录
1 引言 ……………………………………………………………………………1 2 语音识别技术的基础 …………………………………………………………2 2.1 语音识别技术的发展历史 ………………………………………………2 2.2 语音识别技术的应用 ……………………………………………………3 2.3 语音识别的概述 …………………………………………………………5 2.4 语音识别的原理 …………………………………………………………5 2.5 语音识别系统分类 ……………………………………………………10 3 说话人语音识别技术的基本方法 …………………………………………11 3.1 说话人语音识别的一般方法 …………………………………………11 3.2 模板匹配法 ……………………………………………………………13 4 基于VQ的远程说话人识别系统 ……………………………………………15 4.1 识别系统总体框图 ……………………………………………………15 4.2 组成部分模块介绍 ……………………………………………………15 4.3 systerview 实现介质中传输模块的仿真 ……………………………15 5 MATLAB 软件简介 ……………………………………………………………18 6 系统中 VQ 算法实现 …………………………………………………………19 6.1 VQ 算法原理 …………………………………………………………19 6.2 VQ 算法实现 ……………………………………………………………23 6.2.1 VQ 算法简介 ………………………………………………………23 6.2.2 程序运行流程 ……………………………………………………25 6.2.3 运行结果 …………………………………………………………26 7 VQ 算法的不足和改进措施 …………………………………………………28 总结 …………………………………………………………………………… 29 附录 A:源主程序 ………………………………………………………………30 附录 B: 对信号 s1 和 s2 经过各种变换后的图形 ……………………………31 致谢 ……………………………………………………………………………35 参考文献 ………………………………………………………………………36
学院(系)意见:
负责人: 年 月 日
院(系)领导: 年 月 日
本科毕业设计(论文)
摘 要 : 语音识别(Speech Recognition)是让机器通过识别和理解过程把语音信号转 变为相应的文本或命令的技术。说话人识别是语音识别的一种特殊方式。本论文 中,将主要介绍说话人识别系统。通过采用 VQ(Vector Quantization, 矢量量化) 算法,对说话人的识别进行了初步探讨和研究,实现了在 MATLAB 软件环境下 说话人的语音识别,并针对 VQ 的主要特点及不足做出了总结,并提出了改进。 VQ 算法基于 LBG 算法的思想,首先解决了矢量量化码书生成的问题,设 计一个好的码本;其次是解决了未知矢量量化的问题。最后是判决逻辑,识别结 果输出。
20xx 年 6 月
本科毕业设计(论文)
毕业设计(论文)任务书
学 院(系): 专 业: 电子工程系 通信工程 学 号: 语音信号的)题目 :
起 迄 日 期 : 20xx 年 3 月 15 日 ~20xx 年 6 月 13 日 设计(论文)地点 : 指 导 教 师: 专业负责人:
发任务书日期: 20xx 年 3 月 15 日
本科毕业设计(论文)
毕 业 设 计(论 文)任 务 书
1.毕业设计(论文)课题的任务和要求:
1、了解声音信号的特征参数,及现阶段研究处理方法。以现阶段信号处理领域比较 活跃的语音信号为具体研究对象,进行相关知识的了解与学习。 2、针对不同说话人的语音信号特征进行说话人识别初步研究。 3、学会在语音信号处理中使用 MATLAB 软件工具。 4、根据研究情况利用 MATLAB 语言进行相关算法的实现。
4.毕业设计(论文)课题工作进度计划: 起 迄 日 期
20xx 年

作 内

3 月 15 日 ~ 4 月 1 日 查阅相关资料,并对专业知识进行学习。 4 月 1 日 ~ 5 月 30 日 按要求进行论文的准备工作。 6 月 1 日 ~6 月 22 日 论文答辩
所在专业审查意见:
本科毕业设计(论文)
毕业设计说明书
语音信号的提取与识别
——基于 VQ 算法的说话人识别

者:
学 号: 电子工程 通信工程
学院 (系 ): 专 业:
指导教师:
评 阅 人:
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