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南宁存包柜特征提取的任务

发布时间:2019/09/24 点击量:
 
特征提取的任务是提取并选择对说话人的声纹具有可分性强、稳定性高等特性的声学或语言特征。与语音识别不同 ,声纹识别的特征必须是“个性化” 特征。虽然目前大部分声纹识别系统用的都是声学层面的特征 ,但是表征一个人特点的特征应该是多层面的 ,包括 :
(1)与人类发音机制的解剖学结构有关的声学特征 (如频谱、倒频谱、共振峰、基音、反射系数等等 )、鼻音、带深呼吸音、沙哑音、笑声等 ;
(2)受社会经济状况、教育水平、出生地等影响的语义、修辞、发音、言语习惯等 ;
(3)个人特点或受父母影响的韵律、节奏、速度、语调、音量等特征。
从利用数学方法可以建模的角度出发 ,目前声纹自动识别模型可以使用的特征包括 :
(1)声学特征 (倒频谱 ) ;
(2)词法特征 (说话人相关的词 n gram,音素 n
gram) ;
(3)韵律特征 (利用 ngram描述的基音和能量
“姿势”) ;
(4)语种、方言和口音信息 ;
(5)声道信息 (使用何种声道 ) ;等等。
根据不同的任务需求,声纹识别还面临特征选用的问题。例如 ,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 ) ;
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