【摘 要】
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近些年来,声纹识别技术随着人工智能的飞速发展日益受到重视。汽车落入家家户户后,随着人们对车载娱乐的需求和电子元件的迅速发展,车载语音设备成为了当今研究热点之一。因
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近些年来,声纹识别技术随着人工智能的飞速发展日益受到重视。汽车落入家家户户后,随着人们对车载娱乐的需求和电子元件的迅速发展,车载语音设备成为了当今研究热点之一。因为声纹特征易受复杂环境和非稳定因素影响,所以车载噪声背景下声纹识别系统就成为了一个重要课题。声纹识别是指在语音信号中提取出说话者个人信息以区分说话者身份。声纹识别系统主要分为前端处理、特征提取和识别模型三个部分。前端处理后的语音质量直接影响着下一步提取特征参数的质量,而特征参数提取的质量又进一步关系着识别的准确性,因此前端处理和特征提取是声纹识别系统两个非常重要的部分。本文首先阐述了声纹识别、语音端点检测、声纹特征提取等关键技术的基本原理,接着对车载噪声背景下声纹识别系统的一些关键技术进行了研究。论文主要工作有:1.在分析传统双门限端点检测算法的优势与不足的基础上,将遗传模拟退火(GASA)、模糊C均值(FCM)和贝叶斯准则(BIC)相结合,提出了一种基于GASA优化FCM-BIC算法的语音端点检测方法。该方法选用短时能量和谱熵作为门限参数,并融入了遗传模拟退火算法,将得到的聚类中心赋给FCM-BIC以确定信号特征的门限值,最后根据门限检测出语音端点。实验结果表明,该方法端点检测加权错误测度小于传统双门限法方法,在白噪声下算法改善效果更明显,在车载噪声下端点检测效果最好。2.针对传统瓶颈特征(Bottle-neck Feature,BN)提取方法抗噪性不强、冗杂信息较多导致识别率不高,提出了一种基于TCL和稀疏DNN网络的瓶颈特征提取方法。引入TCL对训练语料进行时间结构分类,对基于交叉熵的目标函数引入合适的重叠组稀疏正则项来构建稀疏DNN网络。最后实验表明,改进方法相较于传统声纹特征(MFCC、LPCC)和基于稀疏深度神经网络的瓶颈特征的等错误率(EER)有一定的降低,能有效地提高说话人识别的准确性。3.在研究了声纹识别技术中的端点检测方法和特征提取方法的基础上,将这些声纹识别技术应用到车载噪声背景下说话人识别系统中,通过对比实验分别研究了高斯混合阶数、端点检测和信噪比对声纹识别系统性能的影响。最后实验表明,基于GMM-UBM声学模型识别率要高于GMM模型,且GMM-UBM模型系统识别率会随着混合阶数的增加而增加;端点检测能有效减少噪声对识别系统的影响,在识别语音长度较短的识别系统中,基于GASA优化FCM-BIC的语音端点检测方法对系统识别率提升更明显;基于TCL和稀疏DNN网络的瓶颈特征相较于传统声纹参数在低信噪比环境下识别率有明显提升。
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