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UDC : 学号:
东南大学
硕士学位论文
基于遗传算法的混合高斯模型在与文本无关的说话人识别中的应用
研究生姓名:
导师姓名:
申请学位级别硕士学科专业名称信号与信息处理
论文提交日期 200 年月论文答辩日期 2007年月日
学位授予单位东南大学学位授予日期 2007年月日
答辩委员会主席评阅人
2006 月日
Text-independent Speaker Recognition using GMM based on ic Algorithm
A Dissertation Submitted to
Southeast University
For the Academic Degree of Master
BY
Supervised by
Department of Radio Engineering
Southeast University
January 2007
东南大学学位论文独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
研究生签名: 日期:
东南大学学位论文使用授权声明
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研究生签名: 导师签名: 日期:
摘要
基于遗传算法的混合高斯模型在与文本无关的说话人识别中的应用
本文主要从说话人识别模型的初始化、训练和判别方法以及语音的端点检测等方面作研究探讨。
在模型的初始化方面,方法一利用最大似然估计算法对模型进行初始化;方法二利用时间规整化方法对语音进行预先处理,用聚类后的语音对高斯模型的各成员密度函数分别进行初始化和训练。
在识别模型的训练方面,主要研究高斯混合模型的模型训练。方法一利用最大似然估计算法对模型进行初始化,然后利用EM算法对初始模型按一定比例进行修正,最终获得较优模型。方法二用方法一获得的部分最优个体作为遗传算法的初始种群,通过选择、交叉和变异,收敛到最优模型。遗传算法采用浮点编码,交叉和变异在一个种群的胜者组和败者组同时进行,最后改为优胜劣汰。
判别方法方面,对一段语音中的帧得分进行不同变换,然后获得最终的得分,从而改善识别效果。
语音的端点检测方面,分别利用简单的三门限方法和利用信噪比的方法进行端点检测。
关键词:说话人识别,高斯混合模型,改进EM算法、改进遗传算法、端点检测
Abstract
Text-independent Speaker Recognition using GMM based on ic Algorithm
This paper mostly explores in the initialization and training of speaker recognition models, the method of speaker decision and the voice activity detector.
In the initialization of speaker recognition models, the initialization of Gaussion mixture models is investigated. First, utilize the maximum likelihood estimate to gain the initial models. Secondly, utilize the time work to gain the initial models.
In the training of speaker recognition models, we also investigate the training of Gaussian mixture models. The first, utilizing the maximum likelihood estimate to gain initial models, we modify these initial models with the expe