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基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别
被引量:
14
1
作者
姜洪臣
郑榕
+1 位作者
张树武
徐波
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2007年第1期49-53,共5页
本文提出了一种基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别方法。SDC特征由许多语音帧的一阶差分谱连接扩展而成,与传统的MFCC特征相比,包含了更多的时序特征信息。UBM模型反映了所有待识别语种的特征分布特性,借助贝叶斯自适应算法可以...
本文提出了一种基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别方法。SDC特征由许多语音帧的一阶差分谱连接扩展而成,与传统的MFCC特征相比,包含了更多的时序特征信息。UBM模型反映了所有待识别语种的特征分布特性,借助贝叶斯自适应算法可以快速得到每个语种的模型。与传统的GMM方法相比,该方法的训练和识别的速度更快。该方法对OGI电话语音库中11个语种进行了测试,其10秒、30秒和45秒句子的最佳识别正确率分别为72.38%、82.62%和85.23%,识别速度约为0.03倍实时。
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关键词
计算机应用
中文信息处理
sdc
特征
GMM-UBM模型
贝叶斯自适应
自动语种识别
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职称材料
基于自适应高斯混合模型与静动态听觉特征融合的说话人识别
被引量:
18
2
作者
吴迪
曹洁
王进花
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1598-1604,共7页
对特征参数和高斯混合模型进行改进,提出了一种特征域和模型域混合补偿的方法用于解决说话人识别特征受噪声影响较大以及高斯混合模型随训练样本长度减小而性能下降的问题。通过模拟人耳听觉,给出了基于伽马通滤波器的伽马通滤波倒谱系...
对特征参数和高斯混合模型进行改进,提出了一种特征域和模型域混合补偿的方法用于解决说话人识别特征受噪声影响较大以及高斯混合模型随训练样本长度减小而性能下降的问题。通过模拟人耳听觉,给出了基于伽马通滤波器的伽马通滤波倒谱系数;考虑其只反映了语音的静态特征,提取了能够反映语音动态特征的伽马通滑动差分倒谱系数。基于因子分析技术,利用移动因子表示高斯混合模型的自适应过程,通过训练语料较充分的说话人模型中的均值向量补偿受训练语料长度影响较大的分量的均值向量。仿真实验表明:在纯净背景下,本文方法的识别率达到了98.46%;在不同噪声环境下,本文提出的混合补偿方法能有效提高说话人识别系统的性能。
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关键词
高斯混合模型
伽马通滤波器
滑动差分倒谱
因子分析
听觉特征
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职称材料
语音信号的动态时频倒谱特征
被引量:
2
3
作者
孙平
顾明亮
+2 位作者
张彪
高原
张宁
《徐州师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2011年第3期58-61,共4页
汉语方言辨识中常用的转移差分倒谱(SDC)特征往往存在较多的冗余信息.对此,提出动态时频倒谱(DT-FC)特征.首先对倒谱矩阵进行离散余弦变换(DCT),然后对变换后的矩阵元素进行重组.基于新特征,在高斯混合模型系统下对闽、粤、吴3种方言进...
汉语方言辨识中常用的转移差分倒谱(SDC)特征往往存在较多的冗余信息.对此,提出动态时频倒谱(DT-FC)特征.首先对倒谱矩阵进行离散余弦变换(DCT),然后对变换后的矩阵元素进行重组.基于新特征,在高斯混合模型系统下对闽、粤、吴3种方言进行辨识.实验结果表明,DTFC特征的性能明显优于SDC特征,其平均辨识率可达98.89%,较SDC特征提高了3.1%.
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关键词
方言辨识
sdc
特征
DTFC特征
高斯混合模型
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职称材料
一种改进动态特征参数的话者语音识别系统
被引量:
4
4
作者
申小虎
万荣春
张新野
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2015年第4期154-158,共5页
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...
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。
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关键词
话者语音识别系统
美尔频率倒谱系数
滑动差分倒谱特征
动态时频倒谱系数
混合高斯-通用背景模型
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职称材料
基于滑动倒谱的自动语言辨识
被引量:
4
5
作者
王洪海
刘刚
郭军
《智能系统学报》
2008年第4期336-341,共6页
滑动差分倒谱在自动语言辨识的研究中获得了广泛的应用.但是滑动差分倒谱并没有利用语音信号的静态倒谱信息,在方言辨识中的研究表明静态倒谱比差分倒谱含有更多的特征信息.为此,提出了滑动倒谱(SC)的概念,并与滑动差分倒谱特征矢量进...
滑动差分倒谱在自动语言辨识的研究中获得了广泛的应用.但是滑动差分倒谱并没有利用语音信号的静态倒谱信息,在方言辨识中的研究表明静态倒谱比差分倒谱含有更多的特征信息.为此,提出了滑动倒谱(SC)的概念,并与滑动差分倒谱特征矢量进行了对比研究.首先利用开发集的语音考察了滑动差分倒谱和滑动倒谱的控制参数在不同取值的情况下对识别性能的影响,利用爬山法确定了这2类特征矢量达到局部最优控制参数组合的路径,然后利用测试集的数据对优化后的2类特征矢量建立的模型进行了闭集辨识和开集辨识.2种情况下的测试结果都表明滑动倒谱的性能优于滑动差分倒谱.并且这2种参数还具有特征互补性,将它们进行决策级数据融合可以进一步提高系统的性能.
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关键词
自动语言辨识
滑动倒谱
滑动差分倒谱
高斯混合模型
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职称材料
一种静态特征与动态特征结合的方言辨识方法
被引量:
2
6
作者
何艳
于凤芹
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第13期105-108,共4页
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...
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。
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关键词
方言辨识
MEL频率倒谱系数
滑动差分倒谱特征
支持向量机
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职称材料
自动语言辨识的研究方法及发展概述
被引量:
1
7
作者
王洪海
刘刚
郭军
《电脑与信息技术》
2007年第2期37-39,共3页
根据自动语言辨识研究中所采用的识别信息的不同,文章将研究中使用的方法归类为基于声学特征的方法、基于韵律特征的方法、基于音素识别的方法和基于高层语言信息的方法。通过对这些方法进行分类介绍并结合NIST的评测结果分析,阐述了近...
根据自动语言辨识研究中所采用的识别信息的不同,文章将研究中使用的方法归类为基于声学特征的方法、基于韵律特征的方法、基于音素识别的方法和基于高层语言信息的方法。通过对这些方法进行分类介绍并结合NIST的评测结果分析,阐述了近十几年来自动语言辨识研究的发展情况,最后对进一步研究中存在的问题和发展趋势进行了分析。
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关键词
自动语言辨识
滑动差分倒谱
连续语音识别
概述
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职称材料
题名
基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别
被引量:
14
1
作者
姜洪臣
郑榕
张树武
徐波
机构
中国科学院自动化研究所
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2007年第1期49-53,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60475014)
国家高技术研究发展计划资助项目(2003AA1155202005AA114130)
文摘
本文提出了一种基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别方法。SDC特征由许多语音帧的一阶差分谱连接扩展而成,与传统的MFCC特征相比,包含了更多的时序特征信息。UBM模型反映了所有待识别语种的特征分布特性,借助贝叶斯自适应算法可以快速得到每个语种的模型。与传统的GMM方法相比,该方法的训练和识别的速度更快。该方法对OGI电话语音库中11个语种进行了测试,其10秒、30秒和45秒句子的最佳识别正确率分别为72.38%、82.62%和85.23%,识别速度约为0.03倍实时。
关键词
计算机应用
中文信息处理
sdc
特征
GMM-UBM模型
贝叶斯自适应
自动语种识别
Keywords
computer application
Chinese information processing
shifted
delta
cepstra
GMM-UBM model
Bayesian adaptation
automatic language identification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于自适应高斯混合模型与静动态听觉特征融合的说话人识别
被引量:
18
2
作者
吴迪
曹洁
王进花
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1598-1604,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61263031)
甘肃省自然科学基金资助项目(No.1010RJZA046)
文摘
对特征参数和高斯混合模型进行改进,提出了一种特征域和模型域混合补偿的方法用于解决说话人识别特征受噪声影响较大以及高斯混合模型随训练样本长度减小而性能下降的问题。通过模拟人耳听觉,给出了基于伽马通滤波器的伽马通滤波倒谱系数;考虑其只反映了语音的静态特征,提取了能够反映语音动态特征的伽马通滑动差分倒谱系数。基于因子分析技术,利用移动因子表示高斯混合模型的自适应过程,通过训练语料较充分的说话人模型中的均值向量补偿受训练语料长度影响较大的分量的均值向量。仿真实验表明:在纯净背景下,本文方法的识别率达到了98.46%;在不同噪声环境下,本文提出的混合补偿方法能有效提高说话人识别系统的性能。
关键词
高斯混合模型
伽马通滤波器
滑动差分倒谱
因子分析
听觉特征
Keywords
Gaussian mixture model
Gammatone filter
shifted
delta
cepstra
factor analysis
auditory feature
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
语音信号的动态时频倒谱特征
被引量:
2
3
作者
孙平
顾明亮
张彪
高原
张宁
机构
徐州师范大学物理与电子工程学院
徐州师范大学语言科学学院
出处
《徐州师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2011年第3期58-61,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61040053)
江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CXZZ11-0903)
徐州师范大学研究生科研创新计划资助项目(2010YLB027)
文摘
汉语方言辨识中常用的转移差分倒谱(SDC)特征往往存在较多的冗余信息.对此,提出动态时频倒谱(DT-FC)特征.首先对倒谱矩阵进行离散余弦变换(DCT),然后对变换后的矩阵元素进行重组.基于新特征,在高斯混合模型系统下对闽、粤、吴3种方言进行辨识.实验结果表明,DTFC特征的性能明显优于SDC特征,其平均辨识率可达98.89%,较SDC特征提高了3.1%.
关键词
方言辨识
sdc
特征
DTFC特征
高斯混合模型
Keywords
dialect identification
shifted
delta
cepstra
l
(sdc
) feature
dynamic time-frequency
cepstra
l(DTFC) feature
Gaussian mixed model(GMM)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种改进动态特征参数的话者语音识别系统
被引量:
4
4
作者
申小虎
万荣春
张新野
机构
江苏警官学院公安科技系
公安部第一研究所
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2015年第4期154-158,共5页
基金
江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
江苏警官学院科研项目(13Q09)
文摘
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。
关键词
话者语音识别系统
美尔频率倒谱系数
滑动差分倒谱特征
动态时频倒谱系数
混合高斯-通用背景模型
Keywords
Speech recognition system (SRS)
Mel frequency
cepstra
l coefficient ( MFCC )
shifted
delta
cepstra
l feature
(sdc
)
Dynamic timing frequency
cepstra
l feature (DTFC)
Gaussian mixture model -universal background model ( GMM - UBM)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于滑动倒谱的自动语言辨识
被引量:
4
5
作者
王洪海
刘刚
郭军
机构
北京邮电大学信息工程学院
出处
《智能系统学报》
2008年第4期336-341,共6页
基金
"十一五"国家863计划重点项目课题(2006AA010102)
文摘
滑动差分倒谱在自动语言辨识的研究中获得了广泛的应用.但是滑动差分倒谱并没有利用语音信号的静态倒谱信息,在方言辨识中的研究表明静态倒谱比差分倒谱含有更多的特征信息.为此,提出了滑动倒谱(SC)的概念,并与滑动差分倒谱特征矢量进行了对比研究.首先利用开发集的语音考察了滑动差分倒谱和滑动倒谱的控制参数在不同取值的情况下对识别性能的影响,利用爬山法确定了这2类特征矢量达到局部最优控制参数组合的路径,然后利用测试集的数据对优化后的2类特征矢量建立的模型进行了闭集辨识和开集辨识.2种情况下的测试结果都表明滑动倒谱的性能优于滑动差分倒谱.并且这2种参数还具有特征互补性,将它们进行决策级数据融合可以进一步提高系统的性能.
关键词
自动语言辨识
滑动倒谱
滑动差分倒谱
高斯混合模型
Keywords
automatic language identification
shifted
cepstra
shifted
delta
cepstra
Gaussian mixture model
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种静态特征与动态特征结合的方言辨识方法
被引量:
2
6
作者
何艳
于凤芹
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第13期105-108,共4页
基金
国家自然科学基金(No.61075008)
文摘
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。
关键词
方言辨识
MEL频率倒谱系数
滑动差分倒谱特征
支持向量机
Keywords
dialect identification
Mel Frequence
cepstra
l Coefficients (MFCC)
shifted
delta
cepstra
(sdc
)
Support Vector Machine (SVM)
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
自动语言辨识的研究方法及发展概述
被引量:
1
7
作者
王洪海
刘刚
郭军
机构
北京邮电大学模式识别实验室
出处
《电脑与信息技术》
2007年第2期37-39,共3页
文摘
根据自动语言辨识研究中所采用的识别信息的不同,文章将研究中使用的方法归类为基于声学特征的方法、基于韵律特征的方法、基于音素识别的方法和基于高层语言信息的方法。通过对这些方法进行分类介绍并结合NIST的评测结果分析,阐述了近十几年来自动语言辨识研究的发展情况,最后对进一步研究中存在的问题和发展趋势进行了分析。
关键词
自动语言辨识
滑动差分倒谱
连续语音识别
概述
Keywords
Automatic Language Identification
shifted delta cepstra(sdc)
Continuous Speech Recognition(CSR)
overview
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别
姜洪臣
郑榕
张树武
徐波
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2007
14
下载PDF
职称材料
2
基于自适应高斯混合模型与静动态听觉特征融合的说话人识别
吴迪
曹洁
王进花
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
18
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职称材料
3
语音信号的动态时频倒谱特征
孙平
顾明亮
张彪
高原
张宁
《徐州师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2011
2
下载PDF
职称材料
4
一种改进动态特征参数的话者语音识别系统
申小虎
万荣春
张新野
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2015
4
下载PDF
职称材料
5
基于滑动倒谱的自动语言辨识
王洪海
刘刚
郭军
《智能系统学报》
2008
4
下载PDF
职称材料
6
一种静态特征与动态特征结合的方言辨识方法
何艳
于凤芹
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
2
下载PDF
职称材料
7
自动语言辨识的研究方法及发展概述
王洪海
刘刚
郭军
《电脑与信息技术》
2007
1
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职称材料
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