基于Kolmogorov复杂性方法的语音特征分析研究

本文提出了一种用计算复杂性来分析语音特征的方法 ,发现即使相同的一段话 ,不同受试者的语音特征遽然不同。这一特征 ,可以象指纹一样 ,作为信息安全的一种手段应用于现代通信系统中。复杂性计算是一种全新的非线性方法 ,完全不同于现有的分析处理方法。我们发现在特定的二维嵌入空间上 ,不同受试者的语音其计算复杂性存在明显的区别。

基于复杂性的说话人识别技术探讨

目的用非线性方法中的复杂性特征来分析非平稳的语音信号。方法采用 5 1位被试者讲同一段话的语音数据 ,语音样本包括两类 :同一被试者在不同时刻讲同一段话及不同被试者讲同一段话 ,分别从复杂性特征曲线和复杂性特征曲线重构的嵌入空间分析处理。结果同一被试者不同时刻讲同一段话的复杂性曲线间的差异 ,明显地低于不同被试者讲同一段话的复杂性曲线间的差异。另外 ,从复杂性特征曲线重构的嵌入空间可以看出 ,同一说话人的复杂性曲线离散点相对集中于在此嵌入空间中同一区域 ,而与其他人的特征离散点存在统计学上的明显差异。结论复杂性分析方法能够用于语音特征分析 。