一种改进动态特征参数的话者语音识别系统

研究语音动态特征参数提取问题,在话者语音识别过程中,动态特征参数可以有效提高识别率。但是传统算法在其提取过程中存在大量干扰冗余信息,造成了识别率降低并带来运算速度的降低。为解决上述副作用,提出在说话人识别系统中,使用一种动态时频倒谱系数参数的方法。上述方法在不减少反应话者个体特征分布特性的前提下,可消除冗余信息并降低样本特征的维度。利用上述方法提取语音特征参数并输入混合高斯-通用背景模型进行说话人语音分类。在Matlab上仿真结果表明,动态时频倒谱系数可有效改进话者语音识别系统的识别正确率。

一种静态特征与动态特征结合的方言辨识方法

针对MFCC仅反映语音静态特征导致的方言识别率低的问题,而SDC由于考虑了前后帧差分倒谱的影响,能反映语音的动态特征;同时考虑方言的静态与动态特征,对普通话、上海话、广东话和闽南话4种方言进行MFCC特征和SDC特征提取,将其两组特征组合送入支持向量机进行辨识,并研究了针对4种方言的SDC的局部最优参数组合。仿真实验结果表明,同时考虑方言的静态与动态特征方法的识别率高达92.5%,但识别率的提高是以延长运算时间为代价的。