[发明专利]一种面向智能移动设备的声纹识别方法有效
申请号: | 201410601905.4 | 申请日: | 2014-10-31 |
公开(公告)号: | CN104464738B | 公开(公告)日: | 2018-01-02 |
发明(设计)人: | 牛建伟;刘闯;王磊;王博伟 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G10L17/02 | 分类号: | G10L17/02;G10L17/04 |
代理公司: | 北京永创新实专利事务所11121 | 代理人: | 赵文颖 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 智能 移动 设备 声纹 识别 方法 | ||
1.一种面向智能移动设备的声纹识别方法,具体包括说话人模型训练和目标说话人识别两个阶段,具体为:
第一、说话人模型训练阶段
模型训练具体通过下面步骤实现:
步骤1:对每个说话人的语音信号预处理,并提取每个说话人的特征参数MFCC作为训练样本,形成M*N的矩阵X,其中,M为语音的帧数,N为特征参数的维数;
步骤2:对每一个特征矢量xm,寻找在UBM模型中与其距离最近的特征向量ci的索引,记为indexm,其中,m<=M,UBM模型为V*N的矩阵,V为模型的阶数,N为特征参数的维数,具体为:
步骤3:设第j簇为Sj={xm∈X|indexm=j},||Sj||为簇Sj中所包含的特征向量的个数;将||Sj||按从大到小的顺序排序,取||Sj||最大的K个簇,记为:
其对应的UBM模型中的特征向量集为:
步骤4:计算S'中每个簇的中心:
设B为所有中心的集合:B={r1,r2,...,rk};
步骤5:结合C'中每个特征向量,更新自适应后的说话人特征向量:
其中:R是常量;V={ν1,ν2,...,νk}为说话人码本,即为目标说话人模型;C'为对应的UBM特征向量集;
第二、说话人辨认阶段
首先对待识别语音进行预处理,并提取出待识别说话人语音的MFCC特征向量,形成P*N的矩阵T,其中,P为语音帧数,N为特征向量的维数;将待识别说话人的特征向量与目标说话人模型库中所有说话人码本V及其对应的UBM特征向量集C'进行比对,取得分最高者码本表示的说话人即为待识别语音的测试结果,具体为:
score=-Dist(T,V)-(-Dist(T,C'))
=Dist(T,C')-Dist(T,V)
其中,取score最大值所对应的说话人为待识别语音的识别结果。
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