韵律特征在概率线性判别分析说话人确认中的应用

研究韵律特征在说话人确认中的应用。将整个韵律轨迹以固定段长和段移进行片段划分,并对其进行勒让德多项式拟合从而获取连续性的韵律特征,将特征映射到总变化因子空间,并用概率线性判别分析来补偿说话人和场景的差异。在美国国家标准技术研究院2010年说话人识别评测扩展核心测试集5的基础上加入噪声构造测试集,并分别对韵律特征和传统Mel频率倒谱系数进行测试。结果显示,随着信噪比的逐渐减小,Mel频率倒谱系数性能出现大幅度下降,而韵律特征性能相对比较稳定,两种特征融合后能使系统性能得到进一步提升,等错率和最小检测错误代价相对于Mel频率倒谱系数单系统最多能分别下降9%和11%。实验表明,韵律特征应用于说话人识别中具有较强的噪声鲁棒性,且与传统的Mel频率倒谱系数存在较强的互补性。      

最小方差无失真响应感知倒谱系数在说话人识别中的应用

研究最小方差无失真响应感知倒谱系数在说话人识别中的应用。提取最小方差无失真响应感知倒谱系数,对其进行高斯混合模型建模并采用联合因子分析的方法来拟合高斯混合模型中的说话人和信道差异,在美国国家标准技术研究院2008年说话人识别评测核心测试集上分别对最小方差无失真响应感知倒谱系数和传统的Mel频率倒谱系数进行测试。结果显示,两种不同特征的系统性能相当,采用线性融合方法后,在不同测试集上的等错误率相对下降了7.6%~30.5%,最小检测错误代价相对下降了3.2%~21.2%。实验表明,最小方差无失真响应感知倒谱系数能有效应用于说话人识别中,且与传统的Mel频率倒谱系数存在一定程度的互补性。      

基于仿生特征模式匹配的海洋动物声信号识别*

针对小数据量的海洋动物声信号混合识别,将声信号同态分析过程中的线性频率转换为Mel频率,得到模拟人耳听觉特性的Mel频率倒谱系数作为声信号的特征。按照声信号所属的物种建立特征模板,使用动态时间规整算法对待识别特征进行分类识别,并对特征库和识别算法进行优化。分别提取了6种鱼类、3种虾类、12种鲸类的Mel频率倒谱系数,为每个物种建立特征模板。分3次对3种、5种、6种鱼类进行识别,分别获得了100%、96.25%、94.68%的识别率。对6种鱼类、3种虾类、12种鲸类共21个物种进行混合识别,总识别率由87.56%提升至优化后的88.96%。实验结果表明,基于Mel频率倒谱系数和动态时间规整算法的海洋动物声信号混合识别能够在小数据量时获得较高的识别率,优化后的特征库和识别算法能够提升识别率。     

文本无关说话人识别的全特征矢量集模型及互信息评估方法

提出了一种文本无关说话人识别的全特征矢量集模型及互信息评估方法,该模型通过对一组说话人语音数据在特征空间进行聚类而形成,全面地反映了说话人语音的个性特征。对于说话人语音的似然度计算与判决,则提出了一种互信息评估方法,该算法综合分析距离空间和信息空间的似然度,并运用最大互信息判决准则进行识别判决。实验分析了线性预测倒谱系数(LPCC)和Mel频率倒谱系数(MFCC)两种情况下应用全特征矢量集模型和互信息评估算法的说话人识别性能,并与高斯混合模型进行了比较。结果表明:全特征矢量集模型和互信息评估算法能够充分反映说话人语音特征,并能够有效评估说话人语音特征相似程度,具有很好的识别性能,是有效的。     

声门下共鸣的谱规整用于非特定人的语音识别

提出在参数的提取过程中用不同的感知规整因子对不同人的参数归一化,从而实现在非特定人语音识别中对不同人的归一化处理。感知规整因子是基于声门上和声门下之间耦合作用产生声门下共鸣频率来估算的,与采用声道第三共振峰作为基准频率的方法比较,它能较多的滤除语义信息的影响,更好地体现说话人的个性特征。本文提取抗噪性能优于Mel倒谱参数的感知最小方差无失真参数作为识别特征,语音模型用经典的隐马尔可夫模型(HMM)。实验证明,本文方法与传统的语音识别参数和用声道第三共振峰进行谱规整的方法相比,在干净语音中单词错误识别率分别下降了4%和3%,在噪声环境下分别下降了9%和5%,有效地改善了非特定人语音识别系统的性能。      

一种适于说话人识别的非线性频率尺度变换

传统的非线性频率尺度变换虽然能够反映人类听觉系统(HAS:Human Auditory System)的感知特性,但不能区别对待语音中包含的语义和个性特征,在表达说话人个性特征方面并不充分.通过分析语旨信号不同频带短时谱对说话人识别性能的影响,采用最小二乘法多项式曲线拟合技术,提出了一种非线性频率尺度变换.实验表明,与传统的Mel、Bark和ERB频率尺度变换相比,在同样的训练与测试条件下,平均误识率分别降低70.5%,60.8%和70.5%.这一结果说明,本文提出的非线性频率尺度变换有效地增强了短时谱的说话人个性特征,能够提高说话人识别系统的性能.     

基于Transformer编码器的合成语声检测系统

自动说话人认证系统是一种常用的目标说话人身份认证方案,但它在合成语声的攻击下表现出脆弱性,合成语声检测系统试图解决这一问题。该文提出了一种基于Transformer编码器的合成语声检测方法,利用自注意力机制学习输入特征内部的长期依赖关系。合成语声检测问题并不关注句子的抽象语义特征,用参数量较小的模型也能得到较好的检测性能。该文分别测试了4种常用合成语声检测特征在Transformer编码器上的表现,在国际标准的ASVspoof2019挑战赛的逻辑攻击数据集上,基于线性频率倒谱系数特征和Transformer编码器的系统等错误率与串联检测代价函数分别为3.13%和0.0708,且模型参数量仅为0.082 M,在较小参数量下得到了较好的检测性能。     

基于一维卷积神经网络的光纤周界入侵模式识别

针对干涉型分布式光纤传感系统,在通过Mel倒谱系数方法提取扰动信号频域特征进行模式识别的研究基础上,提出了一种基于一维卷积神经网络的光纤入侵模式识别方法。利用还原信号的分级阈值判断并提取入侵信号,有效减少了分帧方法导致的计算时间;构建了基于入侵信号傅里叶变换后的频域信息的一维卷积神经网络,自适应地提取扰动的信号频域特征。搭建了基于直线型Sagnac干涉结构的入侵检测系统,利用大量实验采集的样本数据集对网络进行训练,得到了较好的分类识别结果,测试集的平均识别率达到了96.5%,并对训练后网络的卷积核以及经过卷积核后的入侵信号进行了分析。zscore标准化后,一维卷积神经网络能够识别信号频域中的部分特征,对频率成分复杂的树枝拍打信号识别效果提升较大。     

水下声目标的梅尔倒谱系数智能分类方法

传统水下声目标识别分类方法具有较强的人机交互特性,无法满足未来水下无人平台智能识别分类水声目标的需求。针对这一问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数（MFCC）的水下声目标智能识别分类方法,该方法通过提取水下声目标梅尔倒谱系数特征,采用长短时记忆网络（LSTM）构建了智能识别分类模型。使用实际水声信号对该方法进行了验证,结果表明,基于梅尔倒谱系数的水下声目标智能识别分类方法能够在不依赖人工提取特征的情况下,对目标噪声进行识别分类,具备智能化识别分类能力。     

倒谱参数稀疏分解下的汉语音谎言检测

为了提高汉语语音的谎言检测准确率,提出了一种对信号倒谱参数进行稀疏分解的方法。首先,采用小波包滤波器组对语音信号进行多频带划分,求得子频带对数能量并进行离散余弦变换以提取小波包频带倒谱系数,结合梅尔频率谱系数得到倒谱参数;其次,依据K-奇异值分解方法分别利用说谎和非说谎两种状态下的语音倒谱参数集训练得到过完备混合字典,在此字典上根据正交匹配追踪算法对参数集进行稀疏编码提取稀疏特征;最终进行多种分类模型下的识别实验·实验结果表明,稀疏分解方法相比传统参数降维方法具有更好的优化性能,本文推荐的稀疏谱特征最佳识别率达到78.34%,优于其他特征参数,显著提高了谎言检测识别准确率。