基于高斯混合模型的說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、　　近年來(lái)，隨著移動(dòng)通信、網(wǎng)絡(luò)和語(yǔ)音處理技術(shù)的快速發(fā)展，說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。本論文研究了基于高斯混合模型(GMM)的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)，從說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的各個(gè)組成部分分析了可以改善系統(tǒng)性能的可能途經(jīng)，其中著重研究了白噪聲環(huán)境下的說(shuō)話人識(shí)別問(wèn)題。本論文的主要工作有：　　在說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的語(yǔ)音特征參數(shù)提取部分，介紹了LPC倒譜和Mel倒譜等參數(shù)，分析了對(duì)干凈語(yǔ)音和加白噪聲語(yǔ)音的Mel倒譜各階系數(shù)加權(quán)后對(duì)系統(tǒng)性能的影響。得出結(jié)論：高

2、階Mel倒譜系數(shù)抗噪性較差而低階倒譜系數(shù)抗噪性較好。因此可以根據(jù)抗噪性的強(qiáng)弱對(duì)該倒譜各階系數(shù)進(jìn)行合理加權(quán)，以便突出抗噪性強(qiáng)的系數(shù)對(duì)識(shí)別的貢獻(xiàn)?！　√岢隽艘环N高斯混合模型距離測(cè)度的方法?；诖朔椒ㄌ岢鲆环N改進(jìn)的說(shuō)話人辨認(rèn)系統(tǒng)：在幾種參數(shù)中選擇使說(shuō)話人辨認(rèn)系統(tǒng)模型平均距離較大的特征參數(shù)進(jìn)行識(shí)別。研究了影響說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)性能的三個(gè)因素：GMM的參數(shù)、測(cè)試語(yǔ)速、測(cè)試語(yǔ)音長(zhǎng)短，并且利用基音頻率對(duì)說(shuō)話人進(jìn)行預(yù)分類(lèi)來(lái)改善識(shí)別系統(tǒng)性能?！　≡诩有园?/p>

3、噪聲環(huán)境下研究了Mel倒譜參數(shù)、Mel差分倒譜參數(shù)的頑健性以及他們經(jīng)過(guò)倒譜系數(shù)零均值化處理后系統(tǒng)性能的改進(jìn)。得出結(jié)論：在加性白噪聲環(huán)境下，差分倒譜參數(shù)具有很好的魯棒性；倒譜系數(shù)零均值化能有效的去除加性白噪聲對(duì)系統(tǒng)性能的影響。　　研究了說(shuō)話人辨認(rèn)系統(tǒng)中模型自適應(yīng)技術(shù)。得出結(jié)論：采用一年前的模板，當(dāng)進(jìn)行自適應(yīng)后識(shí)別率提高很多。雖然自適應(yīng)后仍然比重新訓(xùn)練模板識(shí)別率稍低，但從實(shí)驗(yàn)中可以明顯感到，自適應(yīng)比重新訓(xùn)練模板節(jié)省很多時(shí)間，這對(duì)于說(shuō)話人的