【语音参数的相关性与说话人识别和不认人语音识别的研究】梁耀荣.pdf

目录投要第一章引盲二章语音参数的相关特性 S2语音产生的两种模型及其参数 822语音参数的协方差及收敛特性 82语音参数的正交变换和推广的主成分分析 82语音参数的相关特性三章语音参数中个人特征的提取 .3 语音参数的正交展开与个人特征 .3 2分类错误概率上界与信息散度 .正交变换参数的特征选择笃四章任意内容的说话人识别多4信号预处理 54基于正交变换参数的说话人识别基于普通平均参数的说话人识别第五章孤立数字的不认人识别 55信号预处理 5孤立字的多参考模板生成 52.

提要一个人的语音信号中实际上含有两种信息,一种是代表说话内容的语义信息,另一种是代表个人生理特征及发音习惯的个人特征信息,本文讨论了通过正交交换分离语音参数中的个人特征信息和语义信息,首先,研究了汉语语音信号的工PC系数等六种语音参数的相关特性以及由这六种参数产生的六种正交变换参数的特性,讨论了六种参数的协方差矩阵、特征向量矩阵以及特征根向量的收敛特性,用推广的主成分分析方法分析了语音参数中存在的非线性依赖关系,文中证明了对称信息散度与分类错误概率上界的关系,并根据信息散度讨论了正交变换参数的特征选择问题,为了研究正交变换分离个人特征信息实现有效的说话人识别,试验了六种正

及标准差、增益平均及标崔差、反射系数平均等几种长时平均参人的相关矩阵之间的差异来识别说话人,由于正交工卫C系数用于高质量综合原始语音的成功[i3],Sambur尝试了正交参数用于固定内容的说话人识别并首次试验了利用正交反射系数平均的任意内容说话人识别[i4],M.Shridhar和N Mohankrishan等则试图利用动态规划特征选择技术从一组 Schwartz等人提出了通过估计语音参数的概率密度函数提出了选择最经常出现的几十个语音参数簇来实现任意内容的说话人识别在另一方面,不认人的语音识别研究近年来已取得较大的进展,在一定发音条件下,中等词汇集和较大词汇集的孤立字不认年