在噪声环境下的分级说话人辨识.pdf

第22卷第5期 控 制 与 决‘策 2007年5月 V01．22No．5 2007 ControlandDecision May 文章编号：1001—0920(2007)05—0581—04 在噪声环境下的分级说话人辨识 邱政权，尹俊勋，杨俊 (华南理工大学电子与信息学院，广州510640) 摘 要：将小波变换与维纳滤波结合起来对语音进行去噪．为了提高系统的鲁棒性和辨识率，在采用分级说话人辨 识的基础上，将基音周期的高斯概率密度对GMM分类器的似然度进行加权，形成新的似然度进行说话人辨识．实验 结果显示，所提出系统的鲁棒性和辨识率都有所提高． 关键词：小波变换；维纳滤波；分级说话人辨识；基音周期；高斯概率密度 中图分类号：TN912．34 文献标识码：A Hierarchicalidentificationunder environments speaker noisy Jun Q儿，Zheng—quan，ⅥNJun—xun，yANG ofElectronicandInformation China of (School Engineering，SouthUniversityTechnology，Guangzhou510640， China．Correspondent：QIUZheng-quan，E-mail：qiuzhengquanl68@sina．corn) andWiener arecombinedtOdenoise ordertO therobustness Abstract：Wavelettransform filtering speech．In improve andidentificationrateofthe identificationis thelikelinessofGMM system．hierarchicalspeaker proposed．Then classifieris theGauss ofthe andnovellikelinessis for byusing density weighted probability pitch proposedspeaker resultshowsthattherobustnessandtheidentificationrateofthe are identification．Theexperiment systemproposed both improved． Keywords：Wavelettransforms；Wienerfilter；Hierarchicalspeakeridentification；Pitchperiod；Gaussianprobability density 1引 言 和MLLP是语音识别和说话人识别常用的两种自 在说话人识别系统中，训练和测试环境的不匹 适应方法[3]．以上这些补偿方法都不是从噪声本身 配会造成识别性能的下降．鲁棒性噪声补偿技术主 的特征出发，不能对噪声频谱进行准确估计．维纳滤 要集中在两个方面：语音信号的前端处理和识别过 波在估计原始噪声语音的能量谱时，能够动态地搜 程的自适应．传统的前端处理方法有滤波处