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声纹识别在广西上下床中的运用

返回列表 来源:未知 浏览: 发布日期:2019-08-02 00:29【
根据不同的任务需求,声纹识别还面临特征选用的问题。在刑侦应用上 ,希望不用声道信息 ,也就是说希望弱化声道对说话人识别的影响 ,因为我们希望不管说话人用什么声道系统它都可以辨认出来 ;而在银行交易上 ,希望用声道信息 ,即希望声道对说话人识别有较大影响 ,从而可以剔除录音、模仿等带来的影响。总之 ,较好的特征 ,应该能够有效地区分不同的说话人 ,但又能在同一说话人语音发生变化时保持相对的稳定 ;不易被他人模仿或能够较好地解决被他人模仿问题 ;具有较好的抗噪性能 ;等等。当然, 这些问题也可以通过模型方法去解决。对于模式匹配 ,有以下几大类方法 :
(1)模板匹配方法 :利用动态时间规整 (DTW ) 以对准训练和测试特征序列 ,主要用于固定词组的应用 (通常为文本相关任务 ) ;
(2)最近邻方法 :训练时保留所有特征矢量 ,识别时对每个矢量都找到训练矢量中最近的 K个 ,据此进行识别 ,通常模型存储和相似计算的量都很大 ;
(3)神经网络方法 :有很多种形式 ,如多层感知、径向基函数 (RBF)等 ,可以显式训练以区分说话人和其背景说话人 ,其训练量很大 ,且模型的可推广性不好 ;
(4)隐马尔可夫模型 (HMM)方法 :通常使用单状态的 HMM,或高斯混合模型 ( GMM) ,是比较流行的方法 ,效果比较好 ;
(5)VQ聚类方法 :效果比较好 ,算法复杂度也不高 ,和 HMM方法配合起来可以收到更好的效果 ;
(6)多项式分类器方法 :有较高的精度 ,但模型存储和计算量都比较大 ;等等。
声纹识别需要解决的问题还有很多 ,诸如 :保密文件柜
(1)有限的训练及测试样本问题 ,即在声音不易获取的应用场合 ,能否用很短的语音进行模型训练 ,而且用很短的时间进行识别 ;
(2)声音模仿 (或放录音 )问题 ,即怎样有效地区分开模仿声音 (录音 )和真正的声音 ;
(3)在有多个说话人说话情况下 ,怎样有效地提取目标说话人的声纹特征 ;
(4)怎样消除或减弱声音变化 (不同语言、内容、方式、身体状况、时间、年龄、情绪等 )带来的影响 ;
(5)环境及声道鲁棒性问题 ,即怎样消除声道差异和背景噪音带来的影响 ;等等。
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