基于话者识别的新去噪和识别方法.pdfVIP

第 11卷 第 1O期 2011年 4月 科 学 技 术 与 工 程 Vo1．11 No．10 Apr．2011 1671— 1815(2011)10—2335—03 ScienceTechnologyandEngineering ⑥ 2011 Sci．Tech．Engng． 基于话者识别的新去噪和识别方法 邱政权 王俊年 尹艳群 (湖南科技大学信息与 电气工程学院 和知识处理与网络化制造湖南省高校重点实验室 ，湘潭 411201) 摘 要 为了提高系统的鲁棒性，联合二代小波和TEO一起对语音进行去噪。为了解决动态环境下的说话人识别的误识率 问题，在识别阶段，把小生境粒子群算法应用于GMM之中。从实验得出，采用本文提 出的参数对于说话人识别的效果较好。 采用基于小生境粒子群的高斯混合模型进一步提高了识别性能。 关键词 二代小波 小生境粒子群 GMM 说话人识别 中图法分类号 TN912．34； 文献标志码 A 说话人识别很久以来就是一个既有 巨大吸引 此可以将小生境粒子群算法应用于动态环境的说 力而又有相当困难的课题 卫。由于传统小波存在 话人识别之中。 一 些缺点，因此提出了第二代提升小波，所有的传 本文把二代小波和 TEO结合起来对语音进行 统小波都可以由提升方法 中的基本提升和对偶提 去噪。针对说话人识别 的特点，在小波重构时对各 升分解 而 成，提 升方 法 能够 包容 传统所 有 的 小波系数进行了加权处理。最后通过Mel滤波器组 小波 。 把小波系数转换成MFCC。为了解决动态环境下的 TEO是 由Kaiser提出的有力的非线性算子 。 说话人识别的误识率问题 ，在识别阶段，把小生境 为了增强语音去噪效果 ，把二代小波和 TEO联合起 粒子群算法应用于GMM之 中。从实验得出，基于 来一起对语音进行去噪。 小生境粒子群的高斯混合模型进一步提高了识别 传统 的GMM采用最大似然 (ML)估计对模型 性能 参数进行优化，然而ML估计是一种局部有哪些信誉好的足球投注网站算法， 本质上采用爬 山技术来寻找最优解。为了克服上 1 TEo 述缺点，人们提出了各种算法对 目标函数进行优 化，PSO算法 等。 自从 Maragos等首先提出了Teager能量算子 PSO算法着眼于如何更有效地用一个粒子群在 (TEO)的定义式后，该算子得到 了一系列应用 。 解空间中有哪些信誉好的足球投注网站最优解。但是将 PSO算法应用到动 TEO能在抑制背景噪声中起到信号增强，同时进行 态环境 中去时，粒子在原来 的有哪些信誉好的足球投注网站 区域 内停滞不 信号特征提取的作用 。 前，容易陷入局部最优解。而采用小生境 的方法形 成和维持了稳定的多样化子种群 ，可在有哪些信誉好的足球投注网站空间的 2 二代小波的基本原理 不同区域 中并行地进化有哪些信誉好的足球投注网站，故将小生境应用于 PSO能解决当PSO处于动态环境 的问题 。而在说 Sweldens提出了一种新的构造小波的方法一提 话人识别中，由于语音数据库是在不同时间建立 升模型，被称为二代小波。由提升算法构成的二代 的。就是说 ，说话人识别处于动态 的环境之 中，因 小波变换分为3个步骤 ：分裂 、预测和更新 。 2011年 1月4日收到 国家 自然科学基金 和湖南省教育厅(09CA00)资助 2336 科 学 技 术 与 工 程 11卷 法来解决这个问题。 3 语音去噪系统