文档介绍：摘要隧着说话人身份识别研究的深入,提高实髑环境下文本冤关说话入识别系统性能鲁棒性已成为当前研究的重点。以高斯混合模型为代表的概率统计模型由于可以有效的描述语音特征参数数据集分布,成为文本无关说话入识别领域的主流技术,但基子概率统计模型的说话入识别系统的性能有赖于语音参数数据集,尤其是训练与测试特征数据集的匹配程度。然而,实用环境下由于背景噪声的不同影响、传输通道的多样性,使得测试特征数据集与谶练集失配,焉导致了系统性熊的下降。本文主要研究减少测试特征集与训练特征集间的失配程度以提高系统性能鲁棒性晌方法,根据环境对语音中不同时频段污染程度不同,以及语音信号本身的冗余性,深入研究语音特征参数中受污染严重的缺失特征的筛选和重建方法。主要研究内容如下:8隽艘恢只谄准醴ㄓ镆粼銮康乃祷叭耸侗鸱椒ǎ捎酶慕钠准醴ǎ直接由增强后的语音功率谱提取参数。在不同信噪比的白噪声和斗机噪声环境的实验表明,谱减法可以在一定程度上提高噪声环境下系统的识别性能。分耩并指出了语音增强方法很难褥到信号在受噪声污染严重的频段的准确估计,这是限制语音增强方法进一步提高系统鲁棒性的重要原因。·萆ど杂镆糁胁煌逼刀昔鹩跋斐潭炔煌坝镆粜藕疟旧砗泻多冗余信息,给出了一种基于子带信噪比阈值的缺失特征边缘化说话人识别方法,利用子带信噪比将哟卣鞯母魑至糠治?煽刻卣饔肴笔卣鳎挥可靠特征对话者模型计算边缘化输出概率评分。由于将受污染严重的缺失特征丢弃,使系统噪声鲁棒性得到较大提高。在此基础上,又给出了一种基于谱减和缺失特征边缘化相结合的说话人识别方法,使系统性能得到进一步提高。中固科学技术人学博,罕弦德畚
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作者签名:垃味嗄晗侣蘅谌论文原创性和授权使用声明本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。本人授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权,即:学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。
第一章绪论说话人识别研究发展概述随着计算机技术的发展和社会信息化程度的提高,利用人的生物特征指纹、声纹、图像等猩矸菔侗鸹蜓橹ふ晌P畔⒉抵屑V匾5那把丶术。说话人识