项要杰
- 作品数：5 被引量：12H指数：2
- 供职机构：电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 一种适用于说话人识别的改进Mel滤波器被引量：9
- 2013年
- Mel倒谱系数(MFCC)侧重提取语音信号的低频信息,对语音信号的频谱分布特性描述不充分,不能有效区分说话人个性信息。为此,通过分析语音信号各频段所含说话人个性信息的不同,结合Mel滤波器和反Mel滤波器在高低频段的不同特性,提出一种适于说话人识别的改进Mel滤波器。实验结果表明,改进Mel滤波器提取的新特征能够获得比传统Mel倒谱系数以及反Mel倒谱系数(IMFCC)更好的识别效果,并且基本不增加说话人识别系统训练和识别的时间开销。
- 项要杰杨俊安李晋徽陆俊
- 关键词：说话人识别MEL倒谱系数语音信号
- 关联小波神经网络与高斯混合模型说话人识别被引量：1
- 2013年
- 针对GMM模型在进行说话人识别时对噪声敏感以及在分类方面存在的缺陷,提出了一种小波神经网络和GMM结合的说话人识别模型,把GMM输出的似然概率和小波神经网络的训练相关联,采用带动量的BP算法和EM算法对小波神经网络和GMM模型分别训练,使目标说话人模型似然概率达到最大,进而提高说话人识别的效果。实验结果表明,新模型兼具小波神经网络抗噪声性能、学习分类能力以及GMM对说话人特征的描述能力,在多种噪声背景下能有效的提高说话人识别效果。
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- 关键词：信号处理语音识别说话人识别小波神经网络高斯混合模型
- 改进批处理RPEM算法用于说话人识别
- 2013年
- 针对传统EM算法训练GMM不能充分利用训练数据所属高斯分量信息,从而在一定程度上影响说话人识别性能的缺陷,采用RPEM(竞争惩罚EM)算法训练GMM,并引入批处理RPEM算法解决RPEM算法运算量大、收敛速度慢的问题,同时针对RPEM和批处理RPEM算法训练时方差优化存在的问题进行了改进,提出了改进的批处理RPEM算法。在Chains说话人识别数据库上的实验表明,改进的批处理RPEM算法取得了相对于传统EM、RPEM以及批处理RPEM算法更好的性能,还极大地提高了训练效率,减小了运算量,说明了提出的改进批处理RPEM算法用于说话人识别时的有效性。
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- 关键词：说话人识别期望最大化算法
- 基于核Fisher判别的分类器算法及其在语种识别中的应用研究
- 2013年
- GMM与SVM的建模和识别性能具有较好的互补性,因此GMM-SVM在语种识别中得到广泛使用,以其为基础的GMM-MMI-SVM已成为语种识别的主流研究方法。但是SVM在判别时仅仅使用了训练样本中的一些特殊样本即支持向量,并没有使用全部样本,从而影响了系统识别性能的进一步提高。针对上述问题,提出一种基于核Fisher判别的分类算法——GMM-MMI-KFD。该算法的核心思想是用核Fisher准则(KFD)替代SVM分类准则,从语音片段中提取出特征向量序列,分别通过GMM-MMI分类器与GMM-KFD分类器进行判决打分。相对SVM,KFD更注重语音数据非线性分布的特点,并且将样本向高维空间H上投影后可以最大限度地增大类间距,减小类内距。实验数据表明,GMM-MMI-KFD方法在语种识别中具有更高的识别率。
- 李晋徽杨俊安项要杰
- 关键词：语种识别核FISHER判别分类器融合
- 基于高斯滤波器及费舍尔准则的特征提取方法被引量：2
- 2013年
- 针对梅尔倒谱系数与翻转梅尔倒谱系数在语种识别应用中的不足,采用高斯滤波器代替三角滤波器,提出一种新的梅尔倒谱系数提取方法,解决传统梅尔倒谱系数提取中邻近滤波器相关性较弱的问题,并结合Fisher准则构造出最优混合特征参数,采用高斯混合模型分别对不同混合特征进行语种识别。实验结果表明:基于高斯滤波器及Fisher准则的改进梅尔倒谱系数混合特征参数作为语种识别特征具有较高的识别准确率。
- 李晋徽杨俊安项要杰
- 关键词：语种识别高斯滤波器FISHER准则GMM
