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作者：宋宪晨哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

说话人识别是根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数,自动识别出说话人的过程,它是语音信号处理的一个重要研究方向,作为一种生物认证技术,具有广泛的应用前景,得到人们越来越多的研究。本文从语音信号的预处理开始分... 详细信息

说话人识别是根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数,自动识别出说话人的过程,它是语音信号处理的一个重要研究方向,作为一种生物认证技术,具有广泛的应用前景,得到人们越来越多的研究。本文从语音信号的预处理开始分析,采用短时能频值端点检测算法对语音信号进行了端点检测,滤除语音信号的无声段。重点比较了该算法与双门限语音端点检测方法的性能,实验证实短时能频值端点检测算法能很好的区分语音端点。说话人识别系统中,最重要的是能够从语音片断中提取代表说话人独有特征的稳定参数。针对短时傅立叶分析在提取说话人特征参数时的缺陷,本文从听觉感知特性出发,研究了两种说话人识别特征,首先研究了基于小波包分析代替傅立叶变换的一种新的特征参数;然后给出了衡量各种特征参数识别能力的F比准则,利用F比准则构造出另一种新的混合特征参数。分类器设计部分重点研究了支持向量机,构建了支持向量机分类器。支持向量机算法是基于结构风险最小化原则的,采用一个非线性核函数来表示特征空间的内积,在小样本情况下具有很大的优势,有较好的泛化推广能力。通过特征提取阶段,提取出新的特征参数,将其生成基于SVM的特征向量序列,最后使用支持向量机分类器,基于样本进行训练和测试,实现说话人的分类识别。在自己建立实验语音库的基础上,通过采用不同时间段语音、不同信噪比和不同SVM核函数,用本文所构造的两种新的特征参数与MFCC参数进行了对比实验,结果表明了本文所提出的两种新特征参数有更好的鲁棒性,能够在各种环境下有效地提高说话人识别系统的识别性能。

关键词：说话人识别能频值小波包 F比准则支持向量机

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基于Hilbert-Huang算法的缺时检测问题的研究

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沈阳师范大学学报（自然科学版） 2013年第1期31卷 95-99页

作者：张华李忠海王文龙赵义沈阳师范大学教师专业发展学院沈阳110034 沈阳航空航天大学自动化学院沈阳110136 辽宁省语言文字应用中心沈阳110136

随着普通话水平考试的普及,普通话水平测试系统的自动化变得日益迫切。为了建立自动的普通话水平测试系统,如何快速准确的对普通话测试命题说话内容进行缺时检测是一个关键问题。将语音信号分成若干窗口,采用EMD分解算法将窗口信号分解... 详细信息

随着普通话水平考试的普及,普通话水平测试系统的自动化变得日益迫切。为了建立自动的普通话水平测试系统,如何快速准确的对普通话测试命题说话内容进行缺时检测是一个关键问题。将语音信号分成若干窗口,采用EMD分解算法将窗口信号分解为若干IMF。在每一窗口上利用Hilbert-Huang变换获取每个IMF分量的瞬时幅值和频率。利用瞬时幅值和频率构造每个IMF分量的能频值。将所有IMF分量的能频值组成该段的能频值特征向量,利用该能频值特征向量来区分信号中的静音段和语音段。最后通过计算相邻静音段的最大时长判断是否缺时,并采用一种规则消除因强噪声信号而引起的某一段能频值过大的影响。实验表明,笔者所设计的算法对普通话水平考试中的缺时检测有良好的效果。

关键词：普通话缺时检测 Hilbert-Huang变换能频值能频值特征向量

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基于动物声音的个体辨认技术的研究

基于动物声音的个体辨认技术的研究

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作者：黄英来东北林业大学

学位级别：硕士

随着野生动物的数量不断减少,人们对野生动物的保护工作和重视程度的逐渐加大,相应的研究也就越来越多。因此,生物声学的研究已引起了人们的重视;分类学家通过研究,把动物的声音信号作为动物分类的一种指标;生态学家也在探索,如何通过... 详细信息

随着野生动物的数量不断减少,人们对野生动物的保护工作和重视程度的逐渐加大,相应的研究也就越来越多。因此,生物声学的研究已引起了人们的重视;分类学家通过研究,把动物的声音信号作为动物分类的一种指标;生态学家也在探索,如何通过声音信号,来揭示动物行为的奥秘。本文通过研究声音识别的基本原理与系统结构,分析现有的声音识别技术,研究了能频值端点检测、线性预测倒谱系数（LPCC）和美尔倒谱系数（MFCC）及其差分特征参数、矢量量化（VQ）与隐马尔可夫模型（HMM）相结合应用于声音识别的识别方法,建立了基于动物声音的个体辨认系统。本文通过MATLAB声音处理工具箱,提取输入声音的特征参数,采用线性预测倒谱系数（LPCC）和美尔倒谱系数（MFCC）及其差分作为声音信号的特征参数,并采用LBG算法进行码书设计、Viterbi算法进行训练和识别,获得了较高的识别率,并且具有运算速度快,计算量小,差错率低等优点。本文通过对实际声音识别系统的测试和研究,为进一步开发实用性声音识别系统的工作做了基础和探索性的工作。

关键词：能频值线性预测倒谱系数美尔倒谱系数矢量量化隐马尔可夫模型

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与文本有关的说话人确认技术研究与应用

与文本有关的说话人确认技术研究与应用

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作者：秦伦明北京交通大学

学位级别：硕士

说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份,它在许多领域内有良好的应用前景。自动说话人识别根据说话内容可以分为与文本有关和与文本无关两类。论文采用基于动态时间规整和高斯混合模型的方法,从与文本有关的角度,对端... 详细信息

说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份,它在许多领域内有良好的应用前景。自动说话人识别根据说话内容可以分为与文本有关和与文本无关两类。论文采用基于动态时间规整和高斯混合模型的方法,从与文本有关的角度,对端点检测、特征提取、模型训练以及噪声鲁棒性等方面进行了深入研究。论文对语音信号进行了端点检测,滤除了语音信号的无声段。论文还比较了双门限语音端点检测方法与能频值端点检测算法的性能,实验证实能频值端点检测算法能很好的区分含噪语音端点。论文深入分析了美尔频率倒谱参数的各阶系数在高斯白噪声下的鲁棒性以及各阶系数选取的最优范围,同时结合动态参数,在相关实验中获得了较好的性能。论文提出了谱相减算法和倒谱均值相减算法来分别消除加性噪声和信道噪声的干扰,取得了不错的效果。论文实现了噪声环境下基于高斯混合模型的与文本有关的说话人确认系统,从语音信号的预处理,到特征提取,再到模式匹配,介绍了各个部分的原理和实现方法。论文实现了在片上可编程系统平台下的基于智能射频卡的说话人确认系统;讨论了生物识别技术与智能卡技术相结合的应用以及美好的前景;介绍了动态时间规整算法,并详述了动态时间规整算法的实现方法。

关键词：说话人确认能频值美尔差分倒谱动态时间规整高斯混合模型

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