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基于自适应直方图均衡化的鲁棒性说话人辨认研究 被引量:5
1
作者 徐利敏 唐振民 +1 位作者 何可可 钱博 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期752-759,共8页
在噪声环境下,为提高说话人识别系统的鲁棒性,需要对系统进行各种抗噪声处理.本文基于说话人特征的统计特性和直方图均衡化在说话人识别中的应用特点,提出了直方图均衡化的自适应方法.实验结果表明,与普通直方图均衡化变换方法相比,自... 在噪声环境下,为提高说话人识别系统的鲁棒性,需要对系统进行各种抗噪声处理.本文基于说话人特征的统计特性和直方图均衡化在说话人识别中的应用特点,提出了直方图均衡化的自适应方法.实验结果表明,与普通直方图均衡化变换方法相比,自适应直方图均衡化能进一步提高辨认系统的辨认率;并且无论在平稳噪声还是非平稳噪声环境下,该算法都能取得较好辨认率,进一步增强系统的鲁棒性. 展开更多
关键词 说话人识别 直方图均衡化 高斯混合模型 鲁棒性说话人辨认
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基于支持向量机的说话人辨认研究 被引量:17
2
作者 侯风雷 王炳锡 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期61-67,共7页
支持向量机是统计学习理论的一个重要的学习方法,也是解抉模式识别问题的一个有力的工具。本文提出了用支持向量机来解决说话人辨认问题,结合语音信号的特点,解决了大数据量情况下支持向量机的训练问题。支持向量机对两类的分类问题有... 支持向量机是统计学习理论的一个重要的学习方法,也是解抉模式识别问题的一个有力的工具。本文提出了用支持向量机来解决说话人辨认问题,结合语音信号的特点,解决了大数据量情况下支持向量机的训练问题。支持向量机对两类的分类问题有着突出的优势,本文用两种判决规则将两类问题应用到多类的识别问题。用支持向量机实现了一个与文本无关的说话人辨认系统,实验表明,本方法有良好的效果。 展开更多
关键词 支持向量机 说话人辨认 模式识别 语言信号 训练算法
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EMD在说话人辨认中的应用 被引量:6
3
作者 李凌 曾以成 雷雄国 《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期108-111,共4页
提出一种基于经验模式分解的说话人辨认方法.通过对语音信号进行经验模式分解得到一系列内在模式函数,提取每一级模式函数的Mel频率倒谱系数和相邻两级模式函数差的Mel频率倒谱系数作为表征说话人的特征参数,对得到的特征参数用矢量量... 提出一种基于经验模式分解的说话人辨认方法.通过对语音信号进行经验模式分解得到一系列内在模式函数,提取每一级模式函数的Mel频率倒谱系数和相邻两级模式函数差的Mel频率倒谱系数作为表征说话人的特征参数,对得到的特征参数用矢量量化进行识别.实验结果表明,方法是有效的. 展开更多
关键词 经验模式分解 内在模式函数 MEL频率倒谱系数 说话人辨认
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一种用于说话人辨认的概率神经网络的MCE训练算法 被引量:4
4
作者 王成儒 王金甲 李静 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第z3期154-156,173,共4页
提出了一种基于最小分类错误准则的概率神经网络的训练算法。实验结果表明 ,这种分类网络及其学习算法在 30个说话人辨认应用中利用 5秒清晰语音获得 98.4%的辨认率 ,利用 15秒电话语音获得 85 .1%的辨认率。
关键词 说话人辨认 高斯混合模型 概率神经网络 最小分类错误
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基于模糊分类器及多层前馈神经网络混合结构的说话人辨认 被引量:4
5
作者 张玲华 杨震 郑宝玉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期68-75,共8页
提出了基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认新方法。该算法首先将某一类的训练数据分成若干子类, 对每一子类在其中心周围定义具有超椭球区域的模糊规则。实验表明,该系统可以较快的聚类速度取得与HMM 相当的识别效果。进一步的研究表明... 提出了基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认新方法。该算法首先将某一类的训练数据分成若干子类, 对每一子类在其中心周围定义具有超椭球区域的模糊规则。实验表明,该系统可以较快的聚类速度取得与HMM 相当的识别效果。进一步的研究表明,基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认系统与传统的基于HMM的识别方法存在一个共同的缺点,即抗噪性能较差。为此,通过引入多层前馈神经网络(MLFNN)与模糊超椭球分类器构成混合模型,使系统的识别性能和抗噪能力显著提高。 展开更多
关键词 说话人辨认 模糊 超椭球分类器 多层前馈神经网络
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短语音说话人辨认的研究 被引量:7
6
作者 蒋晔 唐振民 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期953-957,共5页
针对短语音说话人辨认训练语料不充分的特点,对特征参数和GMM模型进行优化和改进,提出一种基于局部模糊PCA的GMM说话人辨认方法.该方法采用特征组合代替单一特征,以提高有效特征维数来弥补特征样本的不足,并用局部模糊PCA对组合特征进... 针对短语音说话人辨认训练语料不充分的特点,对特征参数和GMM模型进行优化和改进,提出一种基于局部模糊PCA的GMM说话人辨认方法.该方法采用特征组合代替单一特征,以提高有效特征维数来弥补特征样本的不足,并用局部模糊PCA对组合特征进行有效降维,在对识别率影响很小的前提下,降低了系统的时空复杂度.本文还对GMM参数初始化方法进行改进,采用分裂法与模糊k均值聚类相结合方法.实验表明,与传统初始化方法相比该方法能有效提高短语音说话人辨认性能. 展开更多
关键词 说话人辨认 短语音 局部模糊主成分分析 分裂法与模糊k均值聚类相结合
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半监督学习机制下的说话人辨认算法 被引量:2
7
作者 李燕萍 唐振民 +1 位作者 丁辉 张燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第14期221-223,共3页
针对说话人辨认中训练语音有限时系统泛化能力差的问题,提出一种基于半监督学习的复合高斯混合模型算法。通过复合高斯混合模型对所有说话人的特征分布统一建模,基于半监督学习机制下的EM算法对学习样本进行学习。实验证明,该算法能够... 针对说话人辨认中训练语音有限时系统泛化能力差的问题,提出一种基于半监督学习的复合高斯混合模型算法。通过复合高斯混合模型对所有说话人的特征分布统一建模,基于半监督学习机制下的EM算法对学习样本进行学习。实验证明,该算法能够充分利用未标记样本对系统进行有效的自适应更新,改善系统的性能,获得比传统高斯混合模型更高的识别率,提高系统的泛化能力。 展开更多
关键词 说话人辨认 半监督学习 复合高斯混合模型 EM算法
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基于GA/VQ的说话人辨认的研究与实现 被引量:3
8
作者 王金明 李恩波 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 2005年第3期214-218,共5页
为了改善在矢量量化说话人识别中,采用模板(码书)表征说话人,模板的质量对识别系统的性能。采用遗传算法改进模板的生成方式,构建了一种GA/VQ说话人辨认系统,给出了一种GA/VQ识别算法,通过遗传操作获得全局优化的说话人模板。实验证明,G... 为了改善在矢量量化说话人识别中,采用模板(码书)表征说话人,模板的质量对识别系统的性能。采用遗传算法改进模板的生成方式,构建了一种GA/VQ说话人辨认系统,给出了一种GA/VQ识别算法,通过遗传操作获得全局优化的说话人模板。实验证明,GA/VQ方法提高了码书的质量,比经典矢量量化识别系统识别率高。 展开更多
关键词 说话人辨认 GA 矢量量化 识别系统 说话人识别 生成方式 算法改进 识别算法 全局优化 遗传操作 实验证明 模板 识别率 码书 质量
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一种新的用于说话人辨认的PNN分类器的研究(英文) 被引量:2
9
作者 王成儒 王金甲 练秋生 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期371-379,共9页
给出了一种新的类条件密度函数估计的σ PNN模型,它基于模式层共享的PNN和模式层分离的PNN,即每个类不仅拥有一组只属于自己的模式层,还拥有所有类都共享的几个模式层,这里共享意味着每个核函数对所有类的条件密度估计都有贡献.新模型... 给出了一种新的类条件密度函数估计的σ PNN模型,它基于模式层共享的PNN和模式层分离的PNN,即每个类不仅拥有一组只属于自己的模式层,还拥有所有类都共享的几个模式层,这里共享意味着每个核函数对所有类的条件密度估计都有贡献.新模型的训练采用最大似然准则,并改进了EM算法来调整模型参数.闭集文本自由说话人辨认试验证明了提出的模型及其算法的正确性. 展开更多
关键词 概率神经网络 最大似然 期望最大化 说话人辨认
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基于仿生模式识别的说话人辨认方法研究 被引量:1
10
作者 李燕萍 唐振民 +1 位作者 钱博 张燕 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1912-1915,1920,共5页
仿生模式识别方法模仿了人类进行事物分辨过程中的行为特征,强调了类内事物的相关性,利用"熟识"程度代替"分类"。与传统模式识别方法注重发掘类间特征差异性相比,给出了一种新的思路。仿生模式识别方法的难点在于... 仿生模式识别方法模仿了人类进行事物分辨过程中的行为特征,强调了类内事物的相关性,利用"熟识"程度代替"分类"。与传统模式识别方法注重发掘类间特征差异性相比,给出了一种新的思路。仿生模式识别方法的难点在于针对同一类事物的有限个样本在特征空间中建立有效的连续覆盖。提出了一种利用改进的最近邻方法产生类覆盖区的新算法,该算法认为同一类中任意两个样本间的特征是渐变的,从而生成更多虚拟的样本点,并根据两个样本特征点之间的距离确定虚拟样本点的覆盖范围。利用该算法实现了说话人识别系统,实验表明该方法能够有效地排除冒充者话音的干扰,在有大量冒充说话人的实验环境下,能够大大提高系统的识别率。 展开更多
关键词 仿生模式识别 改进的最近邻算法 说话人辨认 类内特征连续性准则
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说话人辨认中基于进化策略的最大互信息训练方法 被引量:1
11
作者 茅晓泉 胡光锐 唐斌 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期335-337,共3页
针对最大似然训练分辨能力的不足 ,把最大互信息训练方法引入到高斯混合模型 ( GMM)的训练中 ,并直接采用进化策略实现模型参数的全局训练 ,以模型与训练数据之间的互信息作为进化过程中个体的适应度 .该系统不仅分辨能力强 ,而且摆脱... 针对最大似然训练分辨能力的不足 ,把最大互信息训练方法引入到高斯混合模型 ( GMM)的训练中 ,并直接采用进化策略实现模型参数的全局训练 ,以模型与训练数据之间的互信息作为进化过程中个体的适应度 .该系统不仅分辨能力强 ,而且摆脱了局部搜索的缺陷 .实验结果表明 ,这种方法生成的说话人辨认系统的识别性能要优于传统的期望最大化算法 ( EM) 展开更多
关键词 进化策略 说话人辨认 最大互信息
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将倒谱参数与基音信息有效结合进行说话人辨认 被引量:7
12
作者 李蕴华 《信号处理》 CSCD 2000年第1期85-89,共5页
本文介绍了一种基于矢量量化技术的说话人识别系统,在特征参数上,选用动、静态倒谱互相补偿,充分描述说话人声道模型,同时选用能描述说话人声带激励源特点的基音参数,以全面反映说话人特征。识别时,对三个参数进行优化组合,构成... 本文介绍了一种基于矢量量化技术的说话人识别系统,在特征参数上,选用动、静态倒谱互相补偿,充分描述说话人声道模型,同时选用能描述说话人声带激励源特点的基音参数,以全面反映说话人特征。识别时,对三个参数进行优化组合,构成最佳的归一化联合失真进行判决.实验证明,对16人进行测试,当语音长度为2秒时,识别率高达96.8%. 展开更多
关键词 说话人辨认 倒谱 基音 失真测度 语音识别
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基于MCE训练算法的说话人辨认系统 被引量:1
13
作者 王成儒 王金甲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第13期105-106,114,共3页
提出了一种基于最小分类错误准则的概率神经网络的训练算法。实验结果表明, 该系统及其MCE学习算法在20个说话人辨认应用中利用5s清晰语音获得98.9%的辨认率,利用15s电话语音获得86.2%的辨认率。
关键词 说话人辨认 概率神经网络 最小分类错误 最小分类错误准则
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多特征组合多分类器的方法用于“文本无关”的说话人辨认(英文 ) 被引量:1
14
作者 王岚 陈珂 迟惠生 《北京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1998年第2期275-282,共8页
组合多分类器可以看作是一种用于获得较高识别效果的混合系统。重点探索了以不同特征作为输入的组合多分类器方法。实验结果表明:利用多特征组合多分类器的方法可以提高“文本无关”说话人辨认系统的识别率和可靠性。
关键词 文本无关 说话人辨认 组合多分类器 声音识别
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GMM/ANN混合说话人辨认模型 被引量:1
15
作者 邱政权 江太辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第17期106-108,共3页
通过分析GMM(高斯混合模型)的说话人辨认系统的性能,提出了一种捕捉不同说话人交互信息的人工神经网络(ANN)方法,构成一个GMM/ANN混合说话人辨认系统。实验表明,GMM/ANN混合系统的说话人辨认能够取得比基于GMM和基于MLP(多层感知器)更... 通过分析GMM(高斯混合模型)的说话人辨认系统的性能,提出了一种捕捉不同说话人交互信息的人工神经网络(ANN)方法,构成一个GMM/ANN混合说话人辨认系统。实验表明,GMM/ANN混合系统的说话人辨认能够取得比基于GMM和基于MLP(多层感知器)更高的辨认率。 展开更多
关键词 说话人辨认 GMM ANN 交互信息
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基于GMM的“时间-空间分布模型(TSDM)”及其在说话人辨认中的应用 被引量:1
16
作者 王超 侯丽敏 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期565-569,共5页
提出了一种新的注册者模型———“时间-空间分布模型(TSDM)”.传统GMM用参数表征训练矢量的空间分布,但舍弃了训练矢量间的时间联系信息,而TSDM利用基于GMM中均值矢量的高阶协方差矩阵,可向训练矢量的空间分布模型中引入一定程度的训... 提出了一种新的注册者模型———“时间-空间分布模型(TSDM)”.传统GMM用参数表征训练矢量的空间分布,但舍弃了训练矢量间的时间联系信息,而TSDM利用基于GMM中均值矢量的高阶协方差矩阵,可向训练矢量的空间分布模型中引入一定程度的训练矢量间时间联系.还给出了TSDM的判据生成方法.实验表明,TSDM能在长训练语句时获得与传统GMM相当的识别性能,在短训练语句时表现得更优秀. 展开更多
关键词 说话人辨认 高斯混合模型 时间-空间分布模型 高阶协方差矩阵
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基于核Fisher判别的说话人辨认 被引量:1
17
作者 谭萍 邢玉娟 李明 《科学技术与工程》 2008年第8期2230-2233,共4页
针对语音特征的自身特点,通过对Fisher判别技术的研究,提出采用核Fisher判别技术来解决说话人辨认。核Fisher判别技术在判别中使用所有训练样本,显著提高了系统的识别率。实验数据表明,该方法在不影响系统实时性的情况下,有效地提高了... 针对语音特征的自身特点,通过对Fisher判别技术的研究,提出采用核Fisher判别技术来解决说话人辨认。核Fisher判别技术在判别中使用所有训练样本,显著提高了系统的识别率。实验数据表明,该方法在不影响系统实时性的情况下,有效地提高了说话人辨认系统的识别率。 展开更多
关键词 核FISHER判别 说话人辨认 支持向量机 核函数
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基于粒子对协同优化的说话人辨认
18
作者 薛丽萍 尹俊勋 +1 位作者 周家锐 纪震 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期207-211,共5页
本文提出了一种新的说话人码本的优化设计方法—粒子对协同优化算法,应用于矢量量化的说话人辨认.此算法利用两个初始粒子对分别在每次迭代中执行粒子群优化算法的速度、位置更新和标准LBG算法实现并行搜索最优码本,粒子对由两个粒子构... 本文提出了一种新的说话人码本的优化设计方法—粒子对协同优化算法,应用于矢量量化的说话人辨认.此算法利用两个初始粒子对分别在每次迭代中执行粒子群优化算法的速度、位置更新和标准LBG算法实现并行搜索最优码本,粒子对由两个粒子构成,每隔一定的迭代次数通过交换粒子实现粒子对间的信息交流,最后分别选出两个较优粒子组成精英粒子对进一步搜索.此算法避免传统LBG算法陷入局部最优的缺点.实验结果表明,本算法始终稳定地取得显著优于LBG、FCM、FRLVQ-FVQ、FEP和PSO算法的说话人辨认性能,较好地解决了初始码本影响优化结果的问题,且在计算时间和收敛速度方面有优势. 展开更多
关键词 说话人辨认 矢量量化 与文本无关 粒子群优化 粒子对 协同进化
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说话人辨认系统中码本生成的新算法
19
作者 张玲华 石操 +2 位作者 张子菁 杨震 郑宝玉 《信号处理》 CSCD 2004年第4期391-394,共4页
提出了一种新的适用于离散HMM说话人辨认系统的VQ码本训练方法,码本的训练准则是使码本中各码字的利用率趋于均等。将新方法训练的码本与用LBG算法训练的码本进行了比较,实验表明,在基于离散HMM的说话人辨认系统中,用新方法训练的码本... 提出了一种新的适用于离散HMM说话人辨认系统的VQ码本训练方法,码本的训练准则是使码本中各码字的利用率趋于均等。将新方法训练的码本与用LBG算法训练的码本进行了比较,实验表明,在基于离散HMM的说话人辨认系统中,用新方法训练的码本性能优于用LBG算法训练的码本,特别是在与文本无关的情况下,使系统的正确辨认率显著提高。 展开更多
关键词 说话人辨认系统 码本生成算法 说话人识别 遗传算法
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基于自适应频率规整的鲁棒说话人辨认研究
20
作者 李燕萍 唐振民 +1 位作者 张燕 丁辉 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2009年第4期88-94,共7页
该文提出了一种基于自适应频率规整的鉴别性特征提取算法。该方法通过对语音频谱的各个频带的鉴别性分析及其量化结果对各个频域进行自适应的频率规整,进行非均匀子带滤波设计提取鉴别性特征;同时在噪声环境下,在特征提取前端进行了预... 该文提出了一种基于自适应频率规整的鉴别性特征提取算法。该方法通过对语音频谱的各个频带的鉴别性分析及其量化结果对各个频域进行自适应的频率规整,进行非均匀子带滤波设计提取鉴别性特征;同时在噪声环境下,在特征提取前端进行了预增强处理,解决了测试语音与训练语音失配的问题,保证了特征的正确提取。实验证明,该特征原理简单,稳定性好,对语音内容不存在依赖性,有良好的抗噪性能,并且结合预增强处理是有效的,能够进一步提高辨认系统的识别率和鲁棒性。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 说话人辨认 自适应频率规整 鉴别性特征 鲁棒性
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