2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、復(fù)雜背景下的說(shuō)話人確認(rèn)是指,在語(yǔ)音信號(hào)背景比較復(fù)雜的情況下,對(duì)說(shuō)話人身份的確認(rèn)工作。復(fù)雜背景包括,除了說(shuō)話人語(yǔ)音以外,其他的背景音樂(lè)、噪聲以及各種雜質(zhì)音質(zhì)。因此,復(fù)雜背景下的說(shuō)話人確認(rèn)要包括兩大方面的工作,一方面是語(yǔ)音信號(hào)分離;另一方面是對(duì)已經(jīng)通過(guò)分離算法得到的純凈的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行身份確認(rèn)。
  當(dāng)前的語(yǔ)音信號(hào)分離,主要采取兩種方法,一種是聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析(ASA),另一種是盲源分離(BSS)。盲源分離方法是對(duì)混合后的信號(hào)進(jìn)行操作,從而

2、提取出其中的獨(dú)立分量,因而此算法也稱為獨(dú)立分量分析(ICA)。ICA有很多的分支方法,其中一種方法在信號(hào)分離領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,這種方法的分離效果較好,同時(shí)也因?yàn)樗目焖偈諗刻匦?,被稱為固定點(diǎn)FastICA。本文在FastICA算法的原理基礎(chǔ)之上,引入了基于MCMC的貝葉斯估計(jì),改善了針對(duì)非稀疏源信號(hào)的分離情況,提高了FastICA的語(yǔ)音分離效果。
  在說(shuō)話人確認(rèn)模型的選取方面,因?yàn)楸疚姆治龅膶?duì)象是與文本無(wú)關(guān)的說(shuō)話人確認(rèn),故而采用

3、一種對(duì)傳統(tǒng)GMM模型的一種改進(jìn)方式:高斯混合模型-全局背景模型(GMM-UBM),這個(gè)模型可以通過(guò)對(duì)大量的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練,得到用來(lái)描述特征分布的高階GMM,這也是此模型的一大優(yōu)點(diǎn)。針對(duì)模型的魯棒性能改進(jìn),論文采用Feature Mapping和MAP兩種信道補(bǔ)償?shù)姆椒ǎ既〉昧撕芎玫男Ч?br>  最后,基于以上各種方法,采用工具Visual Studio2010和Matlab2014a,完成論文介紹的復(fù)雜背景下說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)的研究

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