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高斯混合模型采用固定混合数结构的建模方法并不符合说话人语音特征分布的多样性,从而出现过拟合或者欠拟合的情况并影响系统的识别性能。提出一种混合数可变的自适应高斯混合模型并将其应用于说话人识别。模型训练中根据说话人语音特征参数分布的聚类特性,采用吸收合并与分裂机制动态调整混合数以获得更加精确的拟合性能,提高系统识别率。实验结果显示,在特征参数MFCC和BFCC(Bilinear Frequency Cepstrum Coefficients)下相对误识率分别下降了41.41%和22.21%。 相似文献
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针对与文本无关说话人识别GMM模型中,某些非目标模型的测试帧的模型得分可能会比较高,从而引起误判的问题。从帧似然概率的统计特性出发,提出了一种GMM非线性变换方法。该方法通过对每帧各模型的得分赋予不同的权值,使得得分高的模型权值大,得分低的模型权值小,由于目标模型得分高的帧要多于其它非目标模型,所以这样可以提高目标模型的总得分,降低非目标模型的得分,从而降低误判的可能。理论推导和实验结果表明,该变换方法能够提高GMM说话人识别的识别率。 相似文献
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为了改善发声力度变化对说话人识别系统性能的影响.针对不同发声力度下语音信号的分析,提出了使用发声力度最大后验概率(Vocal Effort Maximum A Posteriori,VEMAP)自适应方法更新基于高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,GMM-UBM)的说话人识别系统模型.实验表明,所提出的方法使不同发声力度下系统EER%降低了88.45%与85.16%,有效解决了因发声力度变化引起的训练语音与测试语音音量失配,从而导致说话人识别性能降低的问题,改善说话人识别系统性能效果显著. 相似文献
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本文在基于GMM的与文本无关说话人识别系统中考虑性别差异,提出了把不同性别的说话人特征参数归成不同的两个子集,识别时先判断待识别说话人特征是属于哪个性别子集后,再在相应的子集中进行识别的方法。实验结果表明该方法能够改善基于GMM的与文本无关说话人识别系统的识别率。 相似文献
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提出了一种基于压缩感知(CS)的说话人识别算法以及在ARM系统中的实现,首先,介绍压缩感知理论框架,提出说话人识别可以与压缩感知理论相结合的依据;其次,提出基于压缩感知的说话人识别算法的基本方法,即建立说话人语音特征数据库和基追踪匹配得到最大均值系数,其中,语音特征向量由GMM均值超向量核算法得到,大量实验数据表明,该方法一定程度上提高了识别率,并且在说话人集合较大的情况下识别效果较好。 相似文献
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在基于GMM的与文本无关说话人识别系统中考虑性别差异,提出了把不同性别的说话人特征参数归成不同的两个子集,识别时先判断待识别说话人特征是属于哪个性别子集后,再在相应的子集中进行识别的方法。实验结果表明,该方法能改善基于GMM的与文本无关说话人识别系统的识别率。 相似文献
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基于小波包变换和MFCC的说话人识别特征参数 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了小波包变换及MFCC参数的提取,结合二者特点,提取了基于小波包变换和MFCC的新参数DWT-MFCC.并在基于16阶GMM系统上进行说话人识别实验。实验结果表明,相对于传统的MFCC参数,在相同的噪声环境下,DWT—MFCC参数具有更高的说话人识别率。 相似文献
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谢建平 《微电子学与计算机》2006,23(6):220-222,226
文章运用TMS320C5416实现了说话人自动识别系统。提出了一种新的说话人识别方法。该方法综合了VQ和GMM的优点。通过用VQ误差尺度取代传统GMM的输出概率函数。减少了建模时对训练数据量的要求,提高了识别速度。实验结果证明该方法是有效的。 相似文献