语谱特征的身份认证向量识别方法

发布时间：2018-04-16 00:16

  本文选题：语谱图 + 身份认证向量　； 参考：《重庆大学学报》2017年05期

【摘要】：针对采用梅尔频率倒谱系数(mel-frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为身份认证向量(identity vector,i-vector)进行说话人识别存在语音信息不全的问题,提出一种基于语谱特征的身份认证向量识别说话人的方法。语音信号经过预加重、分帧加窗预处理之后,通过短时傅立叶变换转换成语谱图,语谱图被提交到高斯通用背景模型,在高维均值超向量空间中选择合适的低维线性子空间流型结构以构造符合正态分布的向量作为身份认证向量。这些获取的身份认证向量经过线性判别性分析实现降维并存储。最后采用对数似然比(log-likelihood ratio,LLR)方法对训练和测试阶段的i-vector进行评分,完成说话人识别。以TIMIT数据库为标准的数值实验结果表明,相比采用MFCC作为特征的识别方法,研究的等错误率(equal error rate,EER)更低。
[Abstract]:In order to solve the problem of speaker recognition using Mel frequency cepstrum coefficients (Mel frequency cepstrum coefficients) as identity vector (identity vectori-vectorr), a speech recognition method based on spectral features is proposed.The speech signal was pre-accentuated, pre-processed by framing and windowed, and converted into a spectral map by short-time Fourier transform, which was submitted to Gao Si's general background model.The appropriate low-dimensional linear subspace flow pattern structure is selected in the high-dimensional mean hypervector space to construct the normal distribution vector as the identity authentication vector.The obtained authentication vectors are reduced and stored by linear discriminant analysis.Finally, the log-like likelihood ratio (LLR) method was used to score the i-vector in the training and testing stages, and the speaker recognition was completed.The numerical results based on TIMIT database show that the equal error rate is lower than that using MFCC as the feature recognition method.
【作者单位】： 重庆邮电大学汽车电子实验室;
【基金】：重庆市教育成果转化基金资助项目(KJZH14207)~~
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1756451