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基于改进mfcc融合特征及FA-PNN的路怒情绪识别

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计算机工程与应用 2021年

作者：李尚卿王晓原张杨李浩项徽青岛科技大学机电工程学院青岛科技大学智能绿色制造技术与装备协同创新中心

现今关于驾驶员路怒情绪识别方法中语音特性分析相对较少，本研究以路怒情绪为研究对象，利用模拟驾驶系统建立数据集，通过分析驾驶员语音的频谱特征，将时域中短时能量及短时过零率特征参数和改进Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepst... 详细信息

现今关于驾驶员路怒情绪识别方法中语音特性分析相对较少，本研究以路怒情绪为研究对象，利用模拟驾驶系统建立数据集，通过分析驾驶员语音的频谱特征，将时域中短时能量及短时过零率特征参数和改进Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients， mfcc)特征参数融合构成特征参数向量，利用萤火虫算法(Firefly Algorithm， FA)优化PNN神经网络(Probabilistic Neural Networks)并构建识别模型，实现驾驶员路怒情绪的识别。实验结果表明，在相同神经网络下，改进mfcc融合特征提取方法相比传统mfcc特征提取方法具有更好的抗噪性。同时，FA-PNN模型的识别准确率为93.0%，相比传统PNN模型提高了11%；F1-Score值为0.9328，提高了0.1047。本研究论证了语音信号处理技术对驾驶员路怒情绪识别的可行性，为汽车主动安全驾驶预警研究提供了新方法。

关键词：路怒情绪语音信号处理 FA-PNN 改进mfcc 特征融合

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基于改进mfcc的语音合成算法研究与实现

基于改进MFCC的语音合成算法研究与实现

作者：热衣扎·哈那提新疆大学

学位级别：硕士

作为文本-语音转换系统的语音合成技术为给定的输入文本生成可理解的、听起来自然的人工语音技术。该技术被广泛应用于语音对话系统、交流机器人、唱歌语音合成器和语音演讲翻译系统等领域。随着科技技术的不断发达,语音合成方法日益增... 详细信息

作为文本-语音转换系统的语音合成技术为给定的输入文本生成可理解的、听起来自然的人工语音技术。该技术被广泛应用于语音对话系统、交流机器人、唱歌语音合成器和语音演讲翻译系统等领域。随着科技技术的不断发达,语音合成方法日益增多。虽然目前基于深度神经网络的语音合成也开始获得了初步的成果,然而存在依赖传统的方法。本文将mfcc系数和基于HMM的语音合成算法的模型训练和合成语音等过程中,得出最终合成出的语音存在自然度较低等问题。近年来,改进语音合成的自然度已成为语音合成领域的研究热点。针对合成语音的自然度,以下内容来研究:(1)使用基于HMM的语音合成方法,从中对语音语料库处理阶段的特征提取部分进行了改进,并提出的改进mfcc特征提取方法提升了语音合成算法效果。在该研究问题中,本课题的主要创新点是借助于小波变换的方法提出一种基于Shrink小波变换的自适应收缩重构算法,该算法针对不同的语音信号,获得较优的语音信息,从而提高mfcc特征样本精度。(2)本文对语音库进行了基于上述改进的mfcc特征提取,并将其结果应用在HMM训练的语音合成算法仿真中。实验结果表明,合成语音的mfcc参数的均方根误差(RMSE)指标与原始语音信号的mfcc参数的均方根误差(RMSE)指标对比,其平均有19%左右的性能提升。最后采用主观评测法发现,合成语音的自然度提高了10%。本文的研究主要为语音合成自然度进一步研究并提供方案。课题的结果可将初步的应用在语音信号处理领域中。

关键词：语音合成自然度 HMM模型改进mfcc MATLAB RMSE

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基于HMM的方言语音交互技术

基于HMM的方言语音交互技术

作者：王学松广西科技大学

学位级别：硕士

随着信息科技的快速发展,语音交互已经取得了许多的研究成果。然而不同地区的地域差异较大,使得容易出现十里不同音的情况,但汉语识别系统对方言识别的效果差、准确率低,因此针对方言的识别研究就具有重要意义。本文对广西地区融安方言... 详细信息

随着信息科技的快速发展,语音交互已经取得了许多的研究成果。然而不同地区的地域差异较大,使得容易出现十里不同音的情况,但汉语识别系统对方言识别的效果差、准确率低,因此针对方言的识别研究就具有重要意义。本文对广西地区融安方言的语音交互系统进行了研究,建立了基于隐马尔可夫模型(HMM)的融安方言语音识别系统和语音合成系统。具体研究内容如下:研究了构建语音识别系统和合成系统的方法,分析了特征参数的提取原理和方法,研究并根据融安方言的语音特征改进了特征参数的提取方法。针对快速傅里叶变换对于语音信号的处理能力较弱的问题,提出将集合经验模态分解(EEMD)融入提取语音特征参数过程中。构建融安方言识别系统,该系统以音素为基本识别单元,基于EEMD算法提取39维梅尔频率倒谱系数(mfcc),建立多元高斯混合模型-隐马尔可夫模型(MGMM-HMM),利用Baum-Welch算法和Viterbi算法解码分别进行模型的训练和匹配,实现融安方言语音识别,并对比了不同声学模型下和不同高斯混合数下系统的识别率。实验结果表明,当取39维mfcc参数和3个高斯混合数的MGMM模型与HMM模型相结合时,融安方言语音识别系统的识别率有较大提升。针对在采用线性预测倒谱系数进行融安方言语音合成时容易失真的问题,提出一种基于EEMD的融安方言语音合成算法。将决策树和HMM结合实现文本解码过程,利用EEMD算法提取语音特征参数,最后通过逆快速傅里叶变换完成语音合成。实验结果表明,通过改进算法合成融安方言语音的mfcc参数的均方根误差与传统算法相比性能提升了7.38%,具有更好的语音合成效果。建立融安方言语音交互系统,实现语音跟读,并采用MATLAB软件进行验证。实验结果表明,该系统能够有效完成跟读任务。以上的研究内容在改善语音交互系统性能的同时,也为今后设计融安方言语音交互系统奠定了基础。

关键词：语音识别语音合成融安方言改进mfcc HMM模型

基于特征降维和神经网络的电能表内异物声音自动识别

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机械设计与制造 2021年第3期 234-237页

作者：张进吴健欧习洋欧熙国网重庆市电力公司电力科学研究院重庆401120 四川福德机器人股份有限公司四川绵阳621000

电能表是国家强制检定的电能计量工具,其计量的精确性影响着千家万户的利益。传统的人工检测方式不仅效率低而且检测结果不稳定。随着声学检测技术的日趋成熟,采用声学检测的方式来检测电能表内的异物已成为实现工厂自动化的大势所趋。... 详细信息

电能表是国家强制检定的电能计量工具,其计量的精确性影响着千家万户的利益。传统的人工检测方式不仅效率低而且检测结果不稳定。随着声学检测技术的日趋成熟,采用声学检测的方式来检测电能表内的异物已成为实现工厂自动化的大势所趋。针对现有半自动的人工检测电能表异物方式,提出一种基于特征降维和神经网络的电能表内的异物声音自动识别方法。该方法充分利用声音的时、频域特征系数和倒谱系数,先对声音信号进行通道转换、预处理和数字降噪,再对声音信号进行时、频域和倒谱分析,并同时提取其短时特征系数及改进后mfcc系数。将声音特征通过PCA降维后输入基于Adaboost算法聚类后BP神经网络分类识别,并与传统的BP神经网络分类进行比较,证明了该方法的有效性。这里给出了电能表异物自动识别技术实现的具体步骤,并通过MATLAB仿真实验证明了该方法的有效性,BP神经网络的平均识别率较高,可达到95%以上,并且计算复杂度小易于实现。

关键词：电能表异物检测改进mfcc PCA特征降维 Adaboost聚类 BP神经网络

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基于嵌入式声纹识别系统的研究与实现

基于嵌入式声纹识别系统的研究与实现

作者：王为学广东工业大学

学位级别：硕士

近年来,声纹识别技术在逐渐的成熟,声纹识别作为一种生物认证技术,有其独特的优点,如声音是非接触式的,自然的,用户容易接受。因为语言这一媒介的优势,通过语音身份认证技术,声纹识别迅速应用到实际,突出了巨大的市场潜力,声纹识别技术... 详细信息

近年来,声纹识别技术在逐渐的成熟,声纹识别作为一种生物认证技术,有其独特的优点,如声音是非接触式的,自然的,用户容易接受。因为语言这一媒介的优势,通过语音身份认证技术,声纹识别迅速应用到实际,突出了巨大的市场潜力,声纹识别技术已成为一个新兴的高技术产业。随着计算机硬件和软件技术,半导体技术,电子技术,通信技术和网络技术的发展,以及嵌入式技术的不断发展和更新,其性能和便携性大大提高。实时数据采集,滤波处理,可以在低功耗,体积小的嵌入式设备完成。今天,处理器因为其特殊的结构和高的编译效率使其能够快速的实现声纹识别算法,满足今天的数字信号处理和高实时性的要求。高性能嵌入式声纹识别系统的声纹识别技术,因为方便,经济性,准确性和嵌入式系统的便携性,移动性等优点,被广泛应用于人们的日常生活,拥有广阔的发展前景。本文在分析声纹识别的相关理论与技术的基础上,重点研究了基于Mel倒谱系数（mfcc）的特征参数的提取和DTW算法进行改进,对一些不足之处进行相应的改进。最后,它被应用在基于ARM11与WinCE嵌入式平台下实现的一个小容量的嵌入式声纹识别系统。在前人工作的基础上,本文改进工作主要包括以下三个方面： 1.特征提取方面：对标准的mfcc中存在的不足,提出了相应的改进,加权差分结合mfcc语音特征参数。使用短时帧能量和短时加权过零率替代mfcc中有负识别作用的第1,2阶分量,并根据语音成分的不同贡献率进行加权,然后进行一阶差分,最终会合并成一个新的特征参数。 ***算法方面：使用改进的DTW算法,替代标准的DTW算法,采用整体路径约束,该算法具有很好的鲁棒性,从而提高了算法的效率和代码质量。 3.嵌入式系统实现方面：在基于ok6410的arm11嵌入式系统中的资源相对有限的条件下,进行了一些优化处理。包括操作系统的优化定制和移植,通过跨平台的软件开发,成功在搭建好的嵌入式开发平台上实现了声纹识别系统。并研究分析了改进的DTW算法和传统DTW算法之间的性能差异,对在嵌入式中的运行情况进行了分析。该系统相关的实验,实验结果表明,对同一文本的内容,识别系统的识别率比较高,对文本无关的内容,识别率应该改进;用改进后的算法和特征参数,系统的平均识别率提高4%左右。

关键词：声纹识别特征提取改进mfcc 改进DTW算法

音频取证中基于压缩算法对录音设备的识别研究

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信息技术与信息化 2016年第4期 104-106,111页

作者：丛韫杜状状高冲红童茜雯郑义仲倩南京工程学院江苏南京211167 不详

为解决音频取证中私录音频由何种录音设备所录的问题,针对不同设备所采用的压缩算法不同,录音信号会有区别于其他录音设备的个性特征,提出了一种基于压缩算法对录音设备的识别方法。首先得到不同录音格式的音频,判决出无声段,分别提取改... 详细信息

为解决音频取证中私录音频由何种录音设备所录的问题,针对不同设备所采用的压缩算法不同,录音信号会有区别于其他录音设备的个性特征,提出了一种基于压缩算法对录音设备的识别方法。首先得到不同录音格式的音频,判决出无声段,分别提取改进mfcc倒谱参数,接着构建卷积神经网络识别模型,并将特征参数输入其中训练测试,最后识别并统计识别结果,为了验证本分类方法的有效性,将之与其他神经网络进行对比。实验结果表明,该方法能够较好地区分不同压缩算法下的音频特性。

关键词：音频取证压缩算法改进mfcc 卷积神经网络

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基于SVM的录音设备分类研究

无线电通信技术 2016年第5期42卷 68-70,84页

作者：丛韫杜状状高冲红童茜雯郑义仲倩南京工程学院通信工程学院江苏南京211167

为解决音频取证中私录音频由何种录音设备所录的问题,针对不同设备所采用的压缩算法不同,就会导致录音信号中蕴含着区别于其他录音设备的个性特征,本文从压缩算法出发,提出了一种基于SVM对录音设备的分类方法。首先获取不同录音格式的音... 详细信息

为解决音频取证中私录音频由何种录音设备所录的问题,针对不同设备所采用的压缩算法不同,就会导致录音信号中蕴含着区别于其他录音设备的个性特征,本文从压缩算法出发,提出了一种基于SVM对录音设备的分类方法。首先获取不同录音格式的音频,然后针对音频分别用MATLAB对其求改进mfcc倒谱参数,接着选定测试集和训练集,使用交叉验证方法得到倒谱数据的最佳参数,之后用训练集对SVM进行训练,再用得到的模型来预测测试集的分类标签。通过仿真与实验,结果表明,该方法能够较好的区分不同压缩算法下的音频特性,平均识别率达97%。

关键词：音频取证压缩算法改进mfcc SVM 交叉验证