基于GMM的说话人鼾
说话人识别论文：基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究
说话人识别论文：基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究【中文摘要】说话人识别是根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数,自动识别出相应说话人的过程。
它是语音信号处理的一个重要研究方向,作为一种生物认证技术,具有广泛的应用前景,促使越来越多的人对其进行研究。
目前,基于闭集的说话人识别已经取得了比较好的进展,但是基于开集的说话人识别的识别性能还有待提高。
开集和闭集是对测试说话人集的一种划分,当测试的说话人集合仅局限在训练集内时,称其为基于闭集的说话人识别；当测试的说话人集合没有训练集限制,任何话者,不论训练与否,均能作为测试集合中的一员,则称其为基于开集的说话人识别。
基于开集的说话人识别,不同于闭集说话人识别的关键是开集说话人识别不仅要对测试话者是否是训练集内的话者进行判断,而且若是训练集内的话者,则还要对其进行识别,识别出其是集内的哪个话者。
本文致力于对基于开集说话人识别的研究,提出了一种新的识别方法,即基于SVM和GMM 的说话人辨识方法。
说话人辨识是指对说话人进行分辨和识别,分辨测试话者是否是训练集内话者,若是训练集内话者则还要识别出其是训练集内的哪位话者。
用到的模型是SVM-GMM模型,该模型是结合了支持向量机(SVM)和高斯混合(GMM)两种模型...【英文摘要】Speaker recognition is a process of identifying the corresponding speaker, according to the parameters which represent the physiological and behavioral characteristics ofthe speaker’s voice. As a biometric authentication technology, it is an important research direction of the speech signal processing, with a wide range of applications, prompting more people to study it.At present, the speaker recognition based on the closed-set has been made relatively good progress. But the recognition performance of...【关键词】说话人识别高斯混合模型支持向量机模型开集说话人识别闭集说话人识别确认阈值【英文关键词】speaker recognition gaussian mixture model support vector machine the open-set speaker recognition the close-set speaker recognition verification threshold 【目录】基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究摘要4-5Abstract5-6第1章绪论9-14 1.1 课题研究的背景与意义9-10 1.2 说话人识别的研究与发展10-12 1.3 本课题研究的主要工作12 1.4 论文组织结构12-14第2章说话人辨识14-18 2.1 说话人识别概述14 2.2 说话人识别的基本原理14-15 2.3 说话人识别的基本方法15-17 2.4 本章小结17-18第3章语音信号的预处理和特征提取18-27 3.1 语音信号的预处理18-21 3.1.1 预加重18 3.1.2 加窗分帧18-19 3.1.3 端点检测19-21 3.2 特征提取21-26 3.2.1 MFCC特征参数22-25 3.2.2 MFCC特征参数提取25-26 3.3 本章小结26-27第4章支持向量机27-40 4.1 统计学习理论与支持向量机27-29 4.2 SVM 的基础理论29-35 4.2.1 线性判决边界30-33 4.2.2 非线性判决边界33-35 4.3 SVM的多类分类方法35-37 4.4 SVM在说话人识别中的应用37-39 4.4.1 SVM 在说话人辨认中的应用38 4.4.2 SVM在说话人确认中的应用38-39 4.5 本章小结39-40第5章高斯混合40-50 5.1 模型描述40-41 5.2 高斯混合模型参数估计41-45 5.2.1 EM算法原理42 5.2.2 EM算法估计GMM 参数42-45 5.3 高斯混合模型在说话人识别中的应用45-49 5.3.1 高斯混合模型应用于说话人辨认45-47 5.3.2 高斯混合模型应用于说话人确认47 5.3.3 确认阈值的选取47-49 5.4 本章小结49-50第6章基于SVM-GMM的说话人辨识50-60 6.1 本课题所要解决的问题50-51 6.2 SVM-GMM模型51-53 6.3 实验与分析53-59 6.3.1 实验过程53-57 6.3.2 实验结果与分析57-59 6.4 本章小结59-60第7章总结与展望60-627.1 总结60-617.2 展望61-62参考文献62-65致谢65-66攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研项目情况66。
基于DTW和GMM的多维特征说话人识别
摘要现今，运用语音技术越来越来方便人类的生活。
语音技术经常被用于听写、交互和识别。
同时语音技术属于生物识别认证中的一种。
说话人识别是语音技术中一种较为常见的应用形式。
使用识别系统比对识别提取的特征参数，进而能够准确地识别说话者。
本文以非特定人文本内容无关的说话人识别为研究对象，针对常见的系统做出改进，在不增加识别的时间的前提下，有效提高了识别的准确率。
本文所做工作主要包括：（1）针对说话人识别特征参数进行了优化。
常用的特征参数为LPCC和MFCC参数。
MFCC依据人耳听觉特性，包含了语音频率结构的时间变化信息，具有更好的鲁棒性，所以更多的被使用。
然而MFCC易被模仿，因此，我们添加了一个常见的语音特征参数——基音周期到说话者识别系统中。
基音周期包含有关语音频率结构的信息，不容易模仿。
故将MFCC 和基音周期二者结合，在不影响识别时间的前提下，实现了说话人的识别率的提升。
（2）针对说话人识别模型进行了优化。
常见的语音识别体系中通常采用高斯混合模型，然而单一的高斯混合模型识别的数据量通常很大，导致识别时间过长。
本文针对识别时间和识别率联合做出优化。
提出一种新的思路，先用DTW计算语音样本间基音周期的最短距离，同时用GMM的识别方法计算需要测试的语音的梅尔倒谱系数。
这样运用两个模型的识别结果共同进行判断，使得识别结果更准确；算法同时对DTW采取放宽端点限制的优化方法。
实验表明，这种DTW和GMM相结合的说话人识别模型在提高识别准确率和减少识别时间方面有了明显的改进。
关键词:说话人识别，基音周期，梅尔频率倒谱系数，动态时间规整，高斯混合模型AbstractToday, the speech processing technology is being used to increasing convenience for human life. It can be used for dictation, interaction and recognition. At the same time, speech processing technology is one of the biometric authentication. Speaker recognition is a more common form of application in speech technology. The recognition system is used to accurately recognize the speaker by identifying the extracted feature parameters.In this thesis, we focus on speaker recognition which is irrelevant to the content of non-specific texts. The speaker recognition of non-specific human text content is taken as the research object, and the improvement of common system is made.The accuracy of recognition is effectively improved without affecting the time of recognition. The work done in this thesis mainly includes:(1) Optimization for speaker recognition feature parameters. LPCC and MFCC are commonly used characteristic parameters. The MFCC contains time-varying information of the speech frequency structure according to the human auditory characteristics, and has better robustness. However, the MFCC is easily mimicked, so a common speech feature parameter, the pitch period, is added to the speaker recognition system. The pitch period contains information about the structure of the speech frequency and is not easy to be imitated. Therefore, combining the MFCC and the pitch period, the recognition rate of the speaker is improved without affecting the recognition time.(2) Optimization for the speaker recognition model. Gaussian mixture models are commonly used in common speech recognition systems. However, the amount of data recognized by a single Gaussian mixture model is usually large, resulting in an excessive recognition time. This thesis optimizes the combination of recognition time and recognition rate. A new idea is proposed. Firstly, the shortest distance of the pitch period between speech samples is calculated by DTW, and the Mel cepstrum coefficients of the speech to be tested are calculated by the GMM recognition method. In this way, the recognition results of the two models are combined to make the judgment, so that the recognition result is more accurate. In the meantime, DTW is optimized by relaxing endpoint restrictions. Experiments show that the speaker recognition model combined with DTW and GMM has significantly improved recognition accuracy and reduced recognition time.Key words: speaker recognition, pitch period, MFCC, DTW, GMM目录专用术语注释表 (V)第一章绪论 (1)1.1 课题的背景及意义 (1)1.2 语音识别的研究现状 (2)1.3 语音识别的应用 (4)1.4 说话人识别的研究重点 (5)1.5 主要内容及结构安排 (6)第二章语音识别的基础知识 (7)2.1 语音信号预处理 (8)2.1.1 采样与量化 (8)2.1.2 预加重、分帧和加窗 (9)2.2 端点检测 (11)2.2.1 语音信号短时能量 (11)2.2.2 语音信号短时平均过零率 (12)2.2.3 基于双时域参数的双门限端点检测 (12)2.3 语音特征参数提取 (13)2.3.1 线性预测倒谱参数(LPCC) (14)2.3.2 Mel频率倒谱系数(MFCC) (15)2.4 本章小结 (17)第三章基于混合特征参数的说话人识别优化算法 (18)3.1 基音周期的引入 (19)3.1.1 基音周期的含义 (19)3.1.2 基音周期的检测方法 (19)3.1.3 基音周期的提取步骤 (20)3.1.4 说话人识别实验结果及分析 (21)3.2 MFCC参数的优化 (22)3.2.1 MFCC参数的提取 (22)3.2.2 半升正弦函数MFCC参数优化原理 (23)3.2.3 实验结果及分析 (24)3.3 本章小结 (25)第四章说话人识别模型优化算法 (26)4.1 DTW算法模型 (27)4.2 HMM算法模型 (31)4.2.1 马尔科夫链 (31)4.2.2 HMM模型 (32)4.3 高斯混合模型 (33)4.3.1 EM算法 (35)4.3.2 基于高斯混合模型的说话人识别 (39)4.4 DTW算法优化 (40)4.4.1 搜索宽度限制 (40)4.4.2 放宽端点限制 (41)4.4.3 DTW算法优化实验结果及分析 (41)4.5 基于DTW+GMM说话人识别实验结果及分析 (42)4.6 本章小结 (43)第五章总结和展望 (45)5.1 总结 (45)5.2 工作展望 (45)参考文献 (47)附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 (51)致谢 (52)专用术语注释表缩略词说明：第一章绪论1.1课题的背景及意义对于人类和许多高等等动物来说，语言的交流与沟通是传递信息和交流感情的最有效、最直接的方式。
基于GMM的说话人识别系统研究
#"’ 采用新方法的特征提取
常用于说话人识别的语音特征参数主要有 G:B 和 )/6 参数 " 两者都属于倒谱系数 # 根据汉 ’ 英 ’ 日三语种的测试表明 " 在汉语和英语方面 ")HGI 倒谱的表现比 G:B 倒谱要好 " 但对于日语 ")HGI 倒谱比 G:B 略差 +"," 而且 ")/6 倒谱更 精 确 地 描 述 了人耳对声音频率的感知特性 # 这里 " 我们使用 )JBB 参数 # 本试验系统是测试带噪环境下的说话人识别效果 " 因此 " 为了保 证一定的识别率 " 要对特征的提取进行改进 " 使提取的特征具有噪声鲁棒性 " 从而提高识别率 # 我们采用非线性包络检测方 法 +K," 更新 )JBB 参数的求解 " 具体思想是 $ 对语音频谱的分析进行改进 " 引入数字滤波器的设计 " 在对带噪语音进行 频 谱 转 换 时 " 用 取 最 大 值 取 代 通 常 的 线 性 卷 积 频 谱 包 络 " 称 为 LGHF 8L40 6-0/12 /05/64M ./N/ON-409 " 并 结 合 噪 声 域 值 JG8PQ2/1.
崔桂香 丁晓明
!北京交通大学 信息科学研究所 " 北京 #!"""##$
摘 要 # 说 话人 识 别 技术 % 声 纹 识别 技 术 & 以其 独 特 优势 在 信 息安 全 领 域的 应 用 逐渐 增 大 ’ 本文 概 括 叙
述了说话人识别的基本概念 ( 介绍了在模拟噪声环境下 " 采用 新 特 征提 取 算 法的 基 于 !"" 的说 话 人 识 别系统的设计原理以及实现 ’ 测试结果表明 " 说话人辨认识别率达到 #$% 以上 ’ 关键词 # 说话人识别 ( 高斯混合模型 ( 特征提取 ( 静音检测 ( 加性噪声 中图分类号 !#$%&’ 文献标识码 !! 文章编号 #"#$%&’(’)*%++’,+’&+++"&+-
一种基于GMM-DNN的说话人确认方法
（ 公安部 物证鉴定 中心 北京 １ ０ ０ ０ ３ ８ ） （ 中国科学技术大学 电子科学与技术系 安徽 合肥 ２ ３ ０ ０ ２ ７ ）
摘
要
针对说话人确认 中话者建模 问题 ， 提出Ｇ ＭＭ． Ｄ Ｎ Ｎ的混合建 模 方法。该 方法先通 过 Ｇ ＭＭ 提取 原始语 音特征 的统计 特
关键词 中图分类号 说 话人 识别 深度神经 网络 高斯 混合模 型 统计参数 Ｔ Ｐ ３ 文献标识码 Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ － ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ６ ． １ ２ ． ０ ３ ２
Ａ ＳＰＥＡＫＥＲ ＶＥＲＩ ＦＩ ＣＡＴＩ ＯＮ Ｍ ＥＴＨｏＤ ＢＡＳ ＥＤ ｏＮ ＧＭ Ｍ － ＤＮＮ
ｏ ｎ Ｇ ＭＭ． ＤＮＮ．Ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｏ ｉｇ ｒ ｉ ｎ ａ ｌ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｂ ｙ ＧＭＭ ｉ ｆ ｒ ｓ ｔ ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｔ ｏ ａ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｓ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｂ ｌ ｅ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ａ ｋ ｅ ｒ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｗａ ｙ ｏ ｆ ＤＮＮ ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ．Ｉ ｔ ｃ ｈ ｏ ｏ ｓ ｅ ｓ ｓ ｔ ａ ｃ ｋ ｅ ｄ ａ ｕ ｔ ｏ — ｅ ｎ ｃ ｏ ｄ ｅ ｒ ｎ ｅ ｕ ｔ ｒ ｌ ａ
《基于GMM-UBM模型的说话人识别系统》范文
《基于GMM-UBM模型的说话人识别系统》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，说话人识别技术已成为生物特征识别领域的重要研究方向。
说话人识别系统能够根据语音信号的特性和规律，对不同说话人的身份进行准确识别。
其中，基于高斯混合模型-通用背景模型（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model，简称GMM-UBM）的说话人识别系统因其在各种噪声环境下的稳健性和识别准确率方面的优势，被广泛应用于语音识别、语音安全等领域。
本文旨在深入探讨基于GMM-UBM模型的说话人识别系统的高质量设计与实现。
二、GMM-UBM模型理论基础GMM-UBM模型是一种概率生成式模型，它将每个说话人的语音特征表示为一个高斯混合模型（GMM），而通用背景模型（UBM）则用于描述所有说话人的通用语音特征。
在GMM-UBM模型中，每个说话人的语音数据被建模为一系列高斯分布的加权和，而UBM则通过学习大量非标签的语音数据来提取通用语音特征。
通过将特定说话人的GMM与UBM进行适配，可以提取出该说话人的独特特征，从而实现说话人识别。
三、系统设计（一）数据预处理在构建说话人识别系统时，首先需要对语音数据进行预处理。
预处理包括音频信号的采集、数字化、分帧、加窗等步骤。
此外，还需要进行噪声抑制、端点检测等操作，以提高语音数据的信噪比和识别率。
（二）特征提取特征提取是说话人识别系统的关键步骤。
常用的特征包括声谱参数、音素参数等。
在GMM-UBM模型中，通常采用基于MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）的特征提取方法。
MFCC能够有效地提取语音信号的时频特性，为后续的模型训练提供有效的特征表示。
（三）模型训练在模型训练阶段，首先需要构建UBM。
通过学习大量非标签的语音数据，提取通用语音特征，构建UBM。
然后，针对每个说话人，从其语音数据中提取GMM模型参数。
基于高斯混合模型的说话人识别算法设计与实现
一、前言在语音处理领域，说话人识别是一个重要的研究领域，它可以应用在语音识别、语音合成、人机交互等方面。
高斯混合模型（GMM）是一种常用的统计模型，被广泛应用在说话人识别领域。
本文将着重介绍基于高斯混合模型的说话人识别算法的设计与实现。
二、高斯混合模型简介1. 高斯混合模型（GMM）是一种用高斯分布函数表示数据分布的概率模型。
GMM 假设每个说话人的语音信号是由多个高斯分布组合而成，每个高斯分布对应一个声学特征。
2. GMM 是一个参数聚类模型，其中每个高斯分布的参数包括均值向量、协方差矩阵和权重。
在说话人识别中，可以利用 GMM 对声学特征进行建模，进而识别说话人。
三、基于高斯混合模型的说话人识别算法设计1. 语音特征提取在说话人识别中，首先需要对语音信号进行特征提取。
常用的语音特征包括MFCC（Mel频率倒谱系数）、PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
2. 使用GMM建模得到语音特征后，可以利用GMM对每个说话人的语音样本进行建模。
对于每个说话人，可以建立一个针对其语音特征的GMM模型。
3. 训练GMM模型在训练阶段，需要使用已知说话人的语音样本来训练GMM模型。
通常可以使用EM算法（Expectation Maximization Algorithm）来求解模型参数，使得GMM能够更好地拟合说话人的语音特征。
4. 说话人识别在识别阶段，当有未知说话人的语音输入时，可以使用已训练好的GMM模型对其语音特征进行匹配，从而识别说话人身份。
四、算法实现基于上述设计，可以使用MATLAB或Python等语言进行算法实现。
首先需要编写语音特征提取的代码，然后利用GMM库对语音特征进行建模和训练。
完成说话人识别的实现，输出识别结果。
五、算法优化与改进1. 特征选择在说话人识别中，语音特征的选择对算法性能有很大影响。
可以考虑使用更高级的特征提取算法，如I-Vector等。
基于GMM的说话人鼾
不同特征参数对性能影响比较
01
频域特征
提取鼾声的梅尔频率倒谱系数 （MFCC）作为特征参数，观察 不同MFCC阶数对识别性能的影 响。
时域特征
0203混合Fra bibliotek征提取鼾声的短时能量、过零率等 时域特征，分析其对识别性能的 贡献。
融合频域和时域特征，探究其对 提高识别性能的有效性。
不同模型参数对性能影响比较
习等方法。
在信号处理方面，研究者主要 利用时域、频域和时频域等特 征进行鼾声识别，取得了一定
的成果。
在机器学习和深度学习方面， 研究者通过提取鼾声的声学特 征，利用分类器进行训练和识 别，取得了较高的识别准确率 。
未来，随着深度学习技术的不 断发展和数据集的不断完善， 基于深度学习的鼾声识别方法 将成为研究热点。
通过计算混淆矩阵，可以进一步分析模型对各类别的识别情况 ，包括真正例、假正例、真负例和假负例等指标。
05
实验结果与分析
数据集介绍及实验设置
数据集
采用公开鼾声数据集，包含不同性别、 年龄、体重等多样性特征的说话人鼾 声样本。
实验设置
采用交叉验证方法，将数据集分为训 练集、验证集和测试集。使用GMM 模型进行鼾声识别，并与基线方法进 行对比。
骤。
详细描述了基于GMM的说 话人鼾声识别模型的构建和 训练过程，包括模型参数的 初始化、迭代更新等步骤。
通过实验验证了本文所提方 法的有效性，并与其他方法 进行了比较，证明了本文方 法的优越性。
未来研究方向展望
01
进一步优化特征提取和处理方法，提高鼾声信号的识别准确率。
02
探索更多的模型训练方法，如深度学习等，以提高模型的泛化能力和 鲁棒性。
基于GMM的说话人识别技术研究
基于GMM的说话人识别技术研究曹洁;潘鹏【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)011【摘要】为了探讨高斯混合模型在说话人识别中的作用,设计了一个基于GMM的说话人识别系统.整个系统由音频信号预处理,语音活动检测,说话人模型建立以及音频信号识别4个模块组成.前三个模块构成了系统的模型训练部分,最后一个模块构成了系统的语音识别部分.包含在第二个模块中的由GMM模型搭建的语音活动检测器是研究的创新之处.利用增强的多方互动会议语料库中的视听会议对系统中的部分可调参数以及系统的识别错误率进行了测试.仿真结果表明,在语音活动检测器和若干滤波算法的帮助下,系统对包含重叠语音的音频信号的识别准确率可以达到83.02%.%In order to investigate the function of Ganssian MixtureModel(GMM) in speaker recognition, a GMM based speaker recognition system is designed.The system consists of four modules that are audio signal pre-processing, speech activity detection,speaker modeling as well as audio signal recognition. The first three modules constitute the model training segment of the system and the last module constitutes the speech recognition segment of the system.A speech activity detector which is built by GMM in the second module is the innovation of the research. Some tunable parameters and recognition error rate of the system are tested using audio-visual meetings in the Augmented Multi-party Interaction(AMI) corpus. Simulations show that with the help of the speech activity detectorand several filter algorithms,recognition accuracy rate of the system for audio signal with overlap speech can reach 83.02％.【总页数】4页(P114-117)【作者】曹洁;潘鹏【作者单位】兰州理工大学计算机与通信学院,兰州,730050;兰州理工大学计算机与通信学院,兰州,730050【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.基于GMM i-vector的说话人识别研究 [J], 王致垚2.基于GMM非线性变换的说话人识别算法的研究 [J], 罗文华;杨彦;齐健;赵力3.基于说话人特有特征集的GMM和i-矢量方法的说话人识别 [J], 沈思秋;吕勇;杨芸;齐彦云4.基于GMM的说话人识别系统研究及其MATLAB实现 [J], 何建军5.基于GMM的说话人识别系统研究及其MATLAB实现 [J], 何建军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GMM说话人识别系统软件设计
本科生毕业论文（设计）中文题目：基于GMM说话人识别系统软件设计英文题目：Software design of speaker recognition system based on GMM学生姓名：虢明班级： 7班学号： 52070724学院：通信工程学院专业：信息工程指导教师：王金芳职称：副教授基于GMM说话人识别系统软件设计学生姓名：虢明班级：7班学号：52070724学院：通信工程学院专业：信息工程系指导教师：王金芳（副教授）摘要摘要语音是实现人们之间沟通的最直接与方便的手段，而实现人与计算机之间畅通无阻的交流一直是人们努力的目标。
随着信息技术的发展，计算机的应用日新月异，随着时代的前进，说话人识别技术也要求用计算机来处理。
说话人识别技术是一种从语音数据中提取出能反映说话人生理和心理特征参数，并用这组特征参数来鉴别说话人身份的技术。
一段语音数据中包含了太多的信息，而说话人识别的一项目标就是从语音信号中提取出反映说话人特征的参数。
本文详细写出了说话人识别技术中应用得比较多的参数——梅尔倒谱特征参数（MFCC）的提取过程。
说话人识别分为训练和测试两部分，本文的说话人识别模型采用的是高斯混合模型（GMM）。
文章中详细说明了高斯混合模型的训练方法和说话人识别时的模式匹配。
本文利用VC++6.0平台设计并编写了说话人识别软件，软件功能有语音文件的读取、语音信号的预处理、提取语音信号中的梅尔倒谱特征参数、高斯混合模型的训练以及说话人测试等。
在现实中，不可避免的语音信号会受到噪声的影响，语音噪声主要有信道中的卷积失真和加性噪声，本文介绍了这两种噪声的处理方法。
梅尔倒谱特征参数利用了听觉原理和倒谱的解相关特性，梅尔倒谱也具有对卷积性信道失真进行补偿的能力，由于这些特征，梅尔倒谱特征被认为是在语音相关识别任务中应用最成功的特征描述之一。
高斯混合模型以其灵活、有效和对噪声的鲁棒性得到了人们越来越多的应用。
关键词：说话人识别Mel倒谱特征参数高斯混合模型 Mel滤波器组软件设计ABSTRACTV oice communication between people is to achieve the most direct and convenient means, and between man and computer communication has been a smooth one goal. With the development of information technology, computer applications with each passing day, withthe progress of the times, speaker recognition technology is also required to deal with the computer. Speaker recognition technology is a voice data extracted from the reflected physiological and psychological characteristics of the speaker parameters, and parametersused to identify this group speaker identification technology. A voice data contains too much information, and speaker recognition, a goal is to extract from the speech signal characteristics that reflect the parameters of the speaker. This paper written by the applicationof speaker recognition technology more than the parameters - Mel Cepstrum parameters (MFCC) of the extraction process. Speaker recognition is divided into two parts, training and testing, this model of speaker recognition using Gaussian mixture model is (GMM). Articledetails the method of Gaussian mixture model training and speaker recognition when thepattern matching. This platform design using VC + +6.0 and the preparation of the speech recognition software, the software functions to read audio files, voice, signal preprocessing, extraction of speech signals in the Mel Cepstrum parameters and Gaussian mixture modeltraining Speaker test.In reality, the inevitable speech signal will be noise, speech noise, the convolution of themain channel distortion and additive noise, this paper introduces two noise approach.Mel Cepstrum parameter theory and the use of hearing-related characteristics of thesolution Cepstrum, Mel cepstrum also has the convolution of the channel capacity to compensate for distortion, as these features, Mel Cepstrum is considered to be in voice related recognition task applied one of the most successful characterization. Gaussian mixture modelwith its flexible, effective and robust to noise got more and more applications.Key words: Speaker recognition; MEL cepstrum characteristic parameters(MFCC);Gaussian mixture model(GMM); Mel filter banks; Software design目录第一章绪论 (1)1.1 本文研究背景 (1)1.2 说话人识别问题 (1)1.3噪声环境下的说话人识别 (4)1.4 说话人识别系统结构 (5)1.5 本文的结构安排 (5)第二章特征提取 (7)2.1 采样量化 (8)2.2 预加重 (8)2.3 加窗 (8)2.4 傅里叶变换 (9)2.5 Mel滤波器组 (10)2.6 Mel倒谱特征 (12)第三章说话人识别模型 (14)3.1 高斯混合模型概述 (14)3.3 模式匹配 (17)3.4 模型的评价 (18)第四章软件设计 (19)4.1 软件流程图 (19)4.2 各部分的代码处理 (22)4.3 软件处理过程和中间结果 (33)4.4 软件处理结果 (37)4.5 本章总结 (38)第五章总结和展望 (40)5.1 总结 (40)5.2展望 (40)致谢 (42)参考文献 (43)第一章绪论说话人识别技术是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数，自动识别说活人身份的技术[1]。
基于GMM的说话人识别技术研究开题报告
基于GMM的说话人识别技术研究开题报告一、选题背景随着社会、经济的发展，人们对智能化技术的需求越来越高，语音技术作为其中的一种重要技术，得到了广泛应用。
在语音技术应用中，说话人识别技术是一个重要的研究方向。
它主要应用于语音认证、音频文件的归档整理、音频文件的检索与识别、虚拟助手等领域。
说话人识别技术是通过对语音信号进行特征提取和模型建立，来确定说话人身份的一种技术。
目前，说话人识别技术已经成为语音识别和语音合成的重要组成部分。
高斯混合模型（GMM）是一种常用的说话人识别模型。
它能够很好地对音频信号做建模，提取出适合于人类识别的特征，对于保证测试集的正确性评估和确定预测集的正确性评估非常有效。
GMM模型在语音识别中有较广泛的应用。
在说话人识别领域中，GMM也是一种非常有性价比的选择，并被广泛地应用于说话人识别的解决方案中。
二、选题意义说话人识别是一项重要的技术。
它能够为多种应用提供有价值的指导意义，这包括安全、监控、电信、人机交互等领域。
在许多场景中，只有正确地确定说话人身份，才能执行相应的命令。
例如，在银行等金融场所，通过说话人识别来实现客户身份验证。
在监控领域，为了判断一个人员是否允许进入特定场所，必须进行语音识别和身份认证。
在虚拟助手中，能够通过识别说话人的声音，更好地进行语音交互。
GMM模型作为常用的说话人识别模型，其在说话人识别中的应用一直很广泛。
本文将通过对GMM模型的研究，对人类语音信号进行有效地建模，并提取适合于人类识别的特征，进而实现高精度、高效率的说话人识别技术，在应用中产生更好的效果。
三、研究内容本文选用GMM作为说话人识别的模型，探究GMM模型在说话人识别中的应用，研究其应用过程中可能出现的问题，并提供相应的解决方案。
具体研究内容包括：1. 阐述基于GMM的说话人识别技术的相关理论知识，探究GMM模型的构造和工作原理。
2. 分析语音信号特征提取的方法，结合说话人识别的目的，采用合适的特征提取方法，提高模型的准确性。
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LPCC 参数 :能够比较彻底地去除语音产生过程
中的激励信息, 能较好描述语音信号的共振峰特性.在 实际计算中, LPCC 不是由信号直接得到的, 而是由LPC 求得.
MFCC 系数 :对已经过预处理的语音向量分别进
行离散傅里叶变换; 将得到的离散频谱用序列三角滤波 器进行滤波处理, 得到一组系数; 利用离散余弦变换将 滤波器输出变换到倒谱域
2 鼾声处理及算法思想
1 语音产生模型 2 说话人识别基本原理 3 预处理
2.1 语音产生模型
语音信号可以看成是激励信号UG( n) 经过 一个线性系统H( z) 而产生的输出.其中, 声道 模型H( z) 为离散时域的声道传输函数, 通常可 用全极点函数来近似.不同的说话人其声道形 状是不同的, 因此具有不同的声道模型.H( z) 表示为其中p 为全极点滤波器的阶数; ai( i=1, 2, , p) 为滤波器的系数.p 值越大, 则模型的 传输函数和实际声道传输函数的吻合程度就越 高, 当然p 值也不能取得太大,一般情况下, p 的 取值范围为8～12.
根据参数的稳定性, 可把说话人特征参数 分为两类:
①反映说话人生理结构的固有特征(例如声道结 构等) , 主要表现在语音的频谱结构上, 包含了 反映声道共振的频谱包络特征信息和反映声带 振动等音源特性的频谱细节构造特征信息, 具 有代表性的特征参数有基音和共振锋, 这类特 , 征不易被模仿, 但容易受健康状况的影响; ②反映声道运动的动态特征, 即发音方式,发音 习惯等, 主要表现在语音频谱结构随时间的变 化上, 包含了特征参数的动态特性, 这类特征相 对稳定但比较容易模仿, 代表性的特征参数是 倒谱系数.
3 特征提取
经过预处理后, 几秒钟的语音就会产生很大的 数据量.提取说话人特征的过程, 实际上就是 去除原来语音中的冗余信息, 减小数据量的过 程. 特征参数应满足以下准则: 对局外变量( 例如说 话人的健康状况和情绪, 系统的传输特性等) 不 敏感; 能够长期地保持稳定; 可经常表现出来; 易于进行测量; 与其他特征不相关.
1 说话人识别的历史与现状
对声纹识别的研究始于20 世纪30 年代. 早期:人耳听辨实验和探讨听音识别的 早期 可能性方面. 70 年代末至今 年代末至今:重点转向对各种声学参 数的线性或非线性处理以及新的模式匹 配方法上,如动态时间规整,主成分分析, 隐马尔可夫模型,神经网络和多特征组 合等技术.
基于GMM的说话人鼾声识别 的说话人鼾声识别 基于
杨康林:程序、论文编写 张高登 杨康林 刘力:音频软件、PPT 、文档格式转换 涂辉 刘力 蒋泊清:资料收集与汇总 李辉 朱浦力 葛恒芒 胥智慧 蒋泊清
主要内容
1 2 3 4 5 说话人识别的历史与现状 鼾声处理步骤及算法思想 特征提取 说话人模型 难点和热点
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5 难点和热点
目前还没有很好的方法把说话人特征从说话人 的语音特征中分离出来; 说话人的特征具有长时变动特性, 会随着时间, 年龄,健康状况的变化而变化; 声音容易被录音模仿; 语音信号在电话线路上传输时会产生较大失真. 由此可见, 说话人识别的难点问题主要集中在 特征提取部分, 能否使用相对简单的方法提取 到一种最能体现说话人个性信息的特征将是今 后研究的热点.
2.2 说话人识别基本原理
训练 输入语音 特性 提取 预处理 判决 识别 相似性准则 模型产生 模型存储
说话人鼾ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ识别系统框图
2.3 预处理
采样量化, 语音信号通常以8 kHz或更高的采样速率数 字化, 每个采样至少用8 bit 表示; 预加重, 声音经过8 kHz 或更高采样速率的采样后转换 成数字语音信号, 接着通过一个一阶高通滤波器来作预 加重处理以突显高频部分, 其传递函数为: , 一般a 的值 取0.95 左右; 0.95 ; 取音框, 一般取256 点为一个音框(32 ms) , 音框与音 框之间重叠128 点(16 ms) , 即每次位移128 点后再取 256 点作为下一个音框, 这样可避免音框之间的特性变 化过于剧烈; 加窗, 针对每个音框乘上汉明窗以消除音框两端的不连 续性, 避免分析时受到前后音框的影响; 将音框通过低通滤波器, 可去除异常高起的噪声.
其他特征 :基音周期 ,倒谱特征 ,短时能量与短
时平均幅度 ,短时平均过零率
4 说话人模型
识别模型:指用什么模型来描述说话人的语音 特征在特征空间的分布.目前常用的模型可以 分为参数模型,非参数模型,人工神经网络模 型以及支撑向量机.参数模型是指采用某种特 定的概率密度函数来描述说话人的语音特征在 特征空间的分布情况, 并以该概率密度函数的 一组参数来作为说话人的模型. 典型的参数模型:高斯混合模型和隐马尔可夫 模型 非参数模型:指说话人模型是由语音特征经过 某种运算直接得来的, 典型的非参数模型是模 板匹配方法和矢量量化模型.