说话人识别王林海PPT课件
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《语音识别技术介绍》PPT课件
语音识别概述
21世纪语音识别技术的应用及产品化方面进一步发展。在语音识别产品方面， 各大公司纷纷推出自己产品。目前世界上最先进的语音识别软件，既不是微软生 产的，也非IBM制造，它的名字叫做Naturally Speaking，出自于Nuance Communications公司。Naturally Speaking己经得到了大多数用户的认可。用户 对着麦克风说话，屏幕上就显示出说话的内容，很容易识别和纠正错误.久而久 之，该软件就会适应用户的说话风格。
语音识别系统基本原理
语音识别系统基本构成
语音识别系统基本原理
预处理 预处理部分包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强，去除声门激励和
口唇辐射的影响以及噪声影响等，预处理最重要的步骤是端点检测。
特征提取 特征提取部分的作用是从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号
特征的参数，如平均能量、过零数、共振峰、倒谱、线性预测系数等，以便训练 和识别。参数的选择直接关系着语音识别系统识别率的高低。
目前市场上出现的语音识别器大多数是特定人孤立单词语音识别系统。
孤立词语音识别系统中的难点问题： (1) 语音信号的多变性 语音信号是非平稳随机信号，不但不同发音者发音之间存在重大的差异，即
使同一人同一语音的不同次发音，也存在很大差异。 (2) 噪声影响 当实际环境中有噪声存在时，容易造成训练与测试环境不匹配导致语音识别
语音信号处理与识别
一、语音识别概述 二、语音识别系统基本原理 三、预处理及特征参数提取 四、模板匹配技术及相似性判断方法 五、语音识别系统的设计和实现
语音识别概述
让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。伴随计算机技 术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进 入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式厅的关键技术之一。
观察人体识汉字说课课件ppt语文s版一上
引导学生观察自己或他人的身体 部位，如手、脚、五官等，并学 习与之相关的汉字。
联想记忆法
通过将汉字与人体部位相联系， 利用形象化的联想帮助学生记忆 汉字的字形和意义。
人体识汉字的教学意义
提高学习兴趣
通过观察人体识汉字，可以增加 学生学习汉字的兴趣，使学习过
程更加生动有趣。
促进形象思维
通过将汉字与人体部位相联系，可 以培养学生的形象思维能力，有助 于提高学生的记忆力和创造力。
培养观察能力
观察人体识汉字需要学生仔细观察 人体部位的特点，有助于培养学生 的观察能力，提高他们的注意力。
03 教学实施
教学准备
教学目标确定
教学内容选择
明确本节课的教学目标，包括知识、技能 和情感目标，确保教学内容符合课程标准 和学生实际需求。
根据教学目标，选择合适的教学内容，包 括汉字的起源、结构、书写规则等，确保 内容丰富、准确、有启发性。
鼓励学生组成学习小组，共同讨 论汉字的学习心得和方法，促进
相互学习和进步。
学习心得分享
定期组织学习心得分享会，让学 生分享自己的学习体验和收获，
提高学习效果。
学习问答互动
设立学习问答平台，让学生提出 自己的疑问，由老师或同学进行 解答，促进知识的交流和巩固。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
观察人体识汉字说课课件ppt语文 s版一上
目录
• 课程导入 • 观察人体识汉字的原理 • 教学实施 • 课程总结 • 课后作业与拓展
01 课程导入
课程背景
语文S版一年级上册《观察人体识汉字》一课，旨在通过观察人体部位的字形，引导 学生认识汉字的构造规律，激发学生对汉字学习的兴趣。
本课内容与学生的生活紧密相关，通过观察自己和同学的肢体，学生可以更加直观 地了解汉字的演变过程，增强对汉字的感知能力。
联想记忆法
通过将汉字与人体部位相联系， 利用形象化的联想帮助学生记忆 汉字的字形和意义。
人体识汉字的教学意义
提高学习兴趣
通过观察人体识汉字，可以增加 学生学习汉字的兴趣，使学习过
程更加生动有趣。
促进形象思维
通过将汉字与人体部位相联系，可 以培养学生的形象思维能力，有助 于提高学生的记忆力和创造力。
培养观察能力
观察人体识汉字需要学生仔细观察 人体部位的特点，有助于培养学生 的观察能力，提高他们的注意力。
03 教学实施
教学准备
教学目标确定
教学内容选择
明确本节课的教学目标，包括知识、技能 和情感目标，确保教学内容符合课程标准 和学生实际需求。
根据教学目标，选择合适的教学内容，包 括汉字的起源、结构、书写规则等，确保 内容丰富、准确、有启发性。
鼓励学生组成学习小组，共同讨 论汉字的学习心得和方法，促进
相互学习和进步。
学习心得分享
定期组织学习心得分享会，让学 生分享自己的学习体验和收获，
提高学习效果。
学习问答互动
设立学习问答平台，让学生提出 自己的疑问，由老师或同学进行 解答，促进知识的交流和巩固。
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观察人体识汉字说课课件ppt语文 s版一上
目录
• 课程导入 • 观察人体识汉字的原理 • 教学实施 • 课程总结 • 课后作业与拓展
01 课程导入
课程背景
语文S版一年级上册《观察人体识汉字》一课，旨在通过观察人体部位的字形，引导 学生认识汉字的构造规律，激发学生对汉字学习的兴趣。
本课内容与学生的生活紧密相关，通过观察自己和同学的肢体，学生可以更加直观 地了解汉字的演变过程，增强对汉字的感知能力。
口头禅识人(真人示范)-宋联可工作室16页PPT
口头禅识人(真人示范)-宋联可工作室
11、用道德的示范பைடு நூலகம்造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
11、用道德的示范பைடு நூலகம்造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
(完整版)基于声纹的说话人特征识别毕业设计
JIU JIANG UNIVERSITY毕业论文（设计）题目基于声纹的说话人特征识别英文题目 Speaker feature recognition based on the voiceprint院系专业姓名年级指导教师2013年6月摘要说话人识别是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数，而自动识别说话人身份的技术。
它也常被人们称为声纹识别技术，是生物认证技术的一种，其基本思想就是运用某种匹配方法进行特征识别，从而确定说话人的身份。
目前已知的语音特征包括基音周期、语谱图、自相关系数、能量、平均幅度、过零率、共振峰、线谱对、线性预测系数（LPC）、线性预测倒谱（LPCC）、Mel频率倒谱（MFCC）等。
本文介绍了说话人识别的概念、原理及其识别实现的方法，指出了说话人识别技术的应用前景。
通过在Matlab7.0平台上对语音的基音周期、线性预测倒谱和Mel频率倒谱等特征参数进行提取、分析、对比、识别实现一个简单的说话人识别系统，实验结果表明实验正确、有效。
关键字：说话人识别；特征参数；基音周期；线性预测倒谱；Mel频率倒谱Speaker feature recognition based on the voiceprintAbstractSpeaker recognition is the voice parameters in a speech waveform which reflects the speaker's physiological and behavioral characteristics, and automatic identification technology to speaker identity. It is also often referred to as the voiceprint recognition technology, a biometric authentication technology.The basic idea is to use a matching method for feature recognition, in order to determine the identity of the speaker.Currently known voice features include pitch, spectrogram, since the correlation coefficient, energy, average magnitude, the zero crossing rate,formant, the line spectrum of the Linear Prediction Coefficient (LPC), Linear Prediction Cepstrum (LPCC) , Mel Frequency Cepstral (MFCC).This article describes the speaker identification concepts, principles and implementation methods of identification, and pointed out the prospect of speaker recognition technology. By the Matlab7.0 platform, voice pitch, linear prediction cepstrum and Mel Frequency inverted spectra characteristic parameter extraction, analysis, contrast, identify a simple speaker recognition system, experimental results show that the experiment is correct, effective .Key Words：Speaker Recognition；Feature Parameter；Pitch；Linear Prediction Cepstral Coefficient；Mel Frequency Cepstral Coefficient目录摘要 (I)Abstract....................................................................................................................... I I 目录.. (IV)引言 (1)第一章说话人识别研究 (4)1.1说话人识别研究的意义 (4)1.2说话人识别应用领域 (5)1.3说话人识别的技术优势 (6)1.4说话人识别研究的难点和热点 (7)1.4.1说话人识别技术研究的难点 (7)1.4.2说话人识别研究的热点 (10)1.5影响说话人识别性能的因素 (11)1.6论文的内容安排 (13)第二章说话人识别的基本介绍 (14)2.1语音的基础知识 (14)2.1.1语音的产生原理 (14)2.1.2语音产生模型 (15)2.1.3语音信号的预处理技术 (17)2.2说话人识别的分类 (20)2.3说话人识别的基本原理 (22)2.4说话人识别的常用特征 (24)2.5说话人识别系统的结构框架 (25)2.7说话人识别系统评价标准 (31)第三章特征参数的提取 (32)3.1 倒谱 (32)3.1.1 同态处理基本原理 (32)3.1.2 复倒谱和倒谱 (34)3.2线性预测倒谱(LPCC)的提取 (34)3.2.1 LPCC的介绍 (34)3.2.2 LPCC的提取过程 (36)3.2.3 Matlab中实现LPCC的提取 (36)3.3 Mel频率倒谱(MFCC)的提取 (38)3.3.1 Mel频率介绍 (38)3.3.2 MFCC提取过程 (39)3.3.3 Matlab中实现MFCC的提取 (41)3.4 基音周期的提取 (43)3.4.1基音周期的介绍 (43)3.4.2短时自相关函数 (45)3.4.3 MATLAB中实现基音周期的提取 (47)第四章说话人识别系统的实现 (47)4.1 实验实现的环境 (47)4.2 WA V声音文件格式分析 (48)4.3实验平台的选择 (49)4.4录音 (50)4.5 预处理和端点检测 (50)4.7 系统实验框图和步骤 (52)4.8实验结果和分析 (52)4.8.1实验结果 (52)4.8.2 结果分析 (60)4.9 小结 (60)参考文献 (60)附录 (61)致谢 (85)引言语音是人类交流信息的基本手段。
语音信号处理PPT_第十 十一章_说话人识别 语种识别 语音隐藏
识别结果
识别
10.2.4模式匹配方法
1. 2. 3. 4. 5.
概率统计方法 动态时间规整方法（DWT,Dynamic Wraping time） 矢量量化方法（VQ,vector quantization） 隐马尔科夫模型方法（HMM,hidden markov model） 人工神经网络方法（ANN,artifical neural network）
所用特征 倒谱 差值倒谱 基音 差值基音 倒谱与差值倒谱 倒谱、差值倒谱、基音、差值基音 误识率 9.43% 11.81% 74.42% 85.88% 7.93% 2.89%
10.2.3 特征参量评价方法
在给定一种识别方法后，识别的效果主要取决于特征参数的 选取。对于某一维单个的参数而言，可以用F比来表征他在 说话人识别中的有效性。可以选取两种分布的方差之比（F 比）作为有效性准则。
非特定话者基元 HMM
基元HMM生成
训练 语 音 输 入 语音 区间 检测 特征 序列 提取
指定文本输入
阈值设定
文本HMM生成
识别
HMM概率计算
阈值比较
判 定 输 出
图10-7 利用HMM的指定文本型说话人识别系统构造
10.5.3 说话人识别HMM的学习方法
1.仅利用少量的登录说话人学习数据的学习方法
• 应用VQ的说话人识别过程的步骤如下：
1. 训练过程
① ② ③ ④ ① ② 从训练语音提取特征矢量，得到特征矢量集； 通过LBG算法生成码本； 重复训练修正优化码本； 存储码本 从测试语音提取特征矢量序列 由每个模板依次对特征矢量序列进行矢量量化，计算各自的平均量 化误差： 1 M Di min[d ( X n , Yl i )] M n 1 1l L i 式中 YL , l 1,2,....L, i 1,2,....N 是第i个码本中第l个码本矢量，而 i 是待测矢量 X n 和码矢量 Yl 之间的距离 选择平均量化误差最小的码本所对应的说话人作为系统的识别结果。
语音识别(speechrecognition).ppt
三、动态时间规整的原理描述
60年代由日本学者提出，算法的思想是把未 知量伸长或缩短 ( 压扩) ，直到与参考模板的长度一 致，在这一过程中，未知单词的时间轴会产生扭曲 或弯折，以便其特征量与标准模式对应。
原理描述
DTW 是把时间规整和距离测度计算结合起来。测 试语音参数共有 I 帧矢量，而参考模板共有 J 帧矢量， I 和J 不等，寻找一个时间规整函数 j=w(i) ，它将测试 矢量的时间轴 i 非线性地映射到模板的时间轴 j 上，并 使该函数 w(i) 满足：
2. 识别：将输入语音进行处理，提取特征参数， 和模式库中的模板进行比较匹配，作出判决。
预处理
语音特征 参数分析
失真测度 计算
识别决策
模式匹配
标准 模板
语音识别的框图
专家 知识
二、预处理
语音信号的放大、防混叠滤波、自动增益控制、 模数转换、消除噪声、端点检测。
端点检测：从包含语音的一段信号中确定出语音 的起点和终点。有效的端点检测不仅能使处理的时 间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰。实验 表明：端点检测的正确与否影响到识别率的高低。 语音端点检测的方法：短时能量和短时过零率。
随着语音识别技术的逐渐成熟，语音识别技术开 始得到广泛的应用，涉及日常生活的各个方面如电信、 金融、新闻、公共事业等各个行业，通过采用语音识 别技术，可以极大的简化这些领域的业务流程以及操 作；提高系统的应用效率。
语音识别应用实例
1. 语音识别以 IBM推出的ViaVoice为代表，国内 则推出Dutty ++语音识别系统、天信语音识别系统、 世音通语音识别系统等。
2. 根据识别的词汇量来分，有： （1）大词汇（ 1000个以上的词汇，如会议系统） （2）中词汇（ 20～1000个词汇，如定票系统） （3）小词汇（ 1～20个词汇，如语音电话拨号）
说话人识别方法概述
说话人识别方法概述作者：武光利来源：《硅谷》2012年第19期摘要：说话人识别是语音识别的一个重要的分支，是当前的研究热点之一。
首先介绍说话人识别的基本原理，然后介绍说话人识别常用的特征参数和分类方法，最后探讨说话人识别研究的难点。
关键词：说话人识别；特征提取；分类方法说话人识别是从说话人所发语音中提取出说话人是谁的信息的过程。
根据说话人识别的目标，可分为说话人辨认和说话人确认。
1）说话人辨认：根据给出的一段语音，判断是已知的N个人中的哪个人说的，所要解决的是“你是谁”的问题。
如果这个人一定包含在这N个人中，则称为“闭集”否则，称为“开集”。
2）说话人确认：根据给出的一段语音，判断是否是某个特定人说的，所要解决的是“你是否是你所声明的那个人”的问题。
根据说话人识别系统的工作模式，可将其分为与文本有关和与文本无关的两种。
1 说话人识别的基本原理图1给出了说话人识别系统框图。
建立和应用这一系统可以分为两个阶段[1]，即训练阶段和识别阶段。
在训练阶段，系统的每个使用者说出若干训练语句，系统据此建立每个使用者的模板或模型参量参考集。
而在识别阶段，待识别说话人语音中导出的参量要与训练中的参考参量或模板加以比较，并且根据一定的相似性准则形成判断。
对于说话人辨认来说，所提取的参数要与训练过程中的每一人的参考模型加以比较，并把与它距离最近的那个参考模型所对应的使用者辨认为是发出输入语音的说话人。
对于说话人确认而言，则是将从输入语音中导出的特征参数与其声音为某人的参考量相比较，如果两者的距离小于规定的阈值，则予以确认，否则予以拒绝。
2 说话人识别常用的特征一般而言，说话人所发出的语音信号中既包含说话人所要表达的语音信息，又包含说话人本人特有的个性特征。
按照参数的稳定性，说话人特征参数可大致分为两类[2]：一类是说话人生理决定的固有特性（例如，声道构造的个性差异等），主要表现在语音的频率结构上，代表性的特征参数有基音和共振峰。
失语症失用症失认症 ppt课件
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10
命名性失语—遗忘性失语
临床表现
以命名不能为主要 特征，不能说出所 提供物品的名称。
病变部位
优势半球颞中回后 部、颞枕交界区
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11
皮质下失语
丘脑性失语 丘脑及其联系通路受损，急 性期缄默不语，以后交流，理解障碍，音 量小、语调低、找词困难，可伴错语。 内囊底节区失语
内囊，壳核受损，语言流利性降低，语 速慢，理解基本无障碍，类似Broca失语 ； 壳核后部受损时，听理解障碍，类似
体象障碍
临床表现 患者基本感知功能正常，对自体 存在、空间位置及各部位关系失认。 偏侧肢体忽视（对病变对侧的空间和物体 不注意 ）、病觉缺失（对偏瘫全然否认）、 手指失认、自体认识不能（否认对侧肢体 的存在或认为对侧肢体不是自己的）、幻 肢现象
病变部位 右侧顶叶病变
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23
Gerstmann syndrome
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6
Werniche失语—感觉性失语
临床表现 口语理解严重障碍、答非所问、
空话连篇、难以理解，复述与听理解障碍一 致。命名、阅读、书写 不同程度损害
病变部位优势半球Werniche区（颞上回后部）
讲话不费力 发音清晰 语调正常 即流利型口语
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7
传导性失语
临床表现 口语清晰，理解正常， 复述较自发谈话，听 理解障碍重，复述不 成比例受损
经皮质混合性失语 又称语言区孤立，复
述相对较好，分水岭区大片病灶，累及
额、顶、颞叶精选。ppt
9
完全性失语—混合性失语
病变部位优势半球较大范围的病变
如大脑中动脉分布区的大片病灶
临床表现是最严重的一种失语。所有语言功
说话人识别-王林海
• 3 语音识别的困难与对策
目前，研究工作进展缓慢，主要表 现在理论上一直没有突破。虽然各 种新的修正方法不断涌现，但其普 遍适用性都值得商榷。
●语音识别系统的适应性差， ●高噪声环境下语音识别进展困难 ●语言学、生理学、心理学方面的研究成 果应用
●我们对人类的听觉理解、知识积累和学 习机制以及大脑神经系统的控制机理等 分面的认识还很不清楚 ●语音识别系统从实验室演示系统到商品 的转化过程中还有许多具体问题需要解 决
模型 产生
模型 存储
语音 分析
特征 提取
距离 测量
识别 判决
身份 声明
三.表征说话人特点的基本特征
这些特征应该具有如下特点： （1）能够有效地区分不同的说话人，但 又能在同一说话人的语音发生变化时相 对保持稳定。 （2）易于从语音信号中提取。 （3）不易被模仿。
• 四.说话人识别的几种方法
• 1.模板匹配法 • 模板匹配法的要点是：在训练过程中从 每个说话人发出的训练语句中提取相应 的特征矢量，这些特征矢量能充分描写 各个说话人的行为。这些特征矢量称为 各说话人的模板。它们可以从单词，数 字串或句子中提取。在测试阶段，从说 话人发出的语音信号中按同样的处理方 法提取测试模板，并且与其相应的参考 模板相比较。
说话人识别
• 一.概述
• • • • • • 1.什么是说话人识别（SR）? 2.SR的历史 3.语音识别技术 4.语音识别的困难与对策 5 语音识别的应用 6.语音识别的前景
1.什么是SR？
• 说话人识别（Speaker Recognition,SR） 技术是以话音对说话人进行区分，从而 进行身份鉴别与认证的技术。
• SR的未来 • ----SR技术发展至今，尽管已经取得了不错的 进展，要寻找更加优良的研究方法仍然有相 当艰巨的路要走。由于技术条件所限，目前 所采用的抽样建模方法还存在着不足。对SR 最有影响的因素是在不同实验中声音特性信 号的变更，包括说话者生理上的变动性以及 实验条件的不稳定性等，这些都对SR识别系 统构成严峻的挑战。此外，SR技术还应解决 提取声音长期稳定的特征参数的问题。在两 个人进行交谈时，自动从中提取出每个人的 声音特性并加以区分的技术也是值得研究的 方向。
《识人知人用人》PPT课件
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15
• 四、重视对人才的培养和锻炼。
• 重视对人才的培养和锻炼。对人才只使用不培养，不是 真正的爱才，也是缺少战略眼光体现。
• 年轻干部身上有许多宝贵的优点。他们大多学历较高， 专业基础理论功底比较厚实，眼界比较开阔，思想比较 活跃，观念比较新颖，富有开拓进取精神。但与老同志 相比，他们缺少马克思主义理论的系统学习，缺少实际 工作经验。
• 一、 借鉴现代科学方法，实现选拔、使用人才 的民主化、科学化。
• 借鉴现代科学方法，努力使对人才的考核和测评定量化、具体化、 制度化，建立科学的考核、考试和测评体系及方法，实现选拔人 才的民主化、科学化。
• 敢于用才善于用才 破除论资排辈的习惯思维。常规不破，人才 难得。邓小平同志曾指出，论资排辈是一种习惯势力，是一种落 后的习惯势力。
• 人才的使用过程，是一个人才的输出过程。任何 一个系统，如果只有输出而没有输入，那么这个 系统就会无法维持长久，就会失去应有的功能。 要使人才保持并增长报效国家的才能，则必须重 视人才的才能输入，重视培养。
• 更重要的是采用多种形式，在实际工作中进行培 养和锻炼，不断提高其适应飞跃发展的新形势的 能力。玉不琢，不成器精选；ppt 人不琢，不成才。12
• 从另一个角度来看，刘邦的用人之术是典型的帝王之术，一方面 你看他好像用人不疑，另外一方面，肚子里极度地猜忌，只不过 他猜忌的不动声色。但他手腕高明，这是一切所谓有为君主的通 例，也非刘邦一人而已。
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7
• 用人不疑，授予全权
• 猜疑是损害人际关系的毒药。你怀疑我挖陷阱，我提防 你放暗箭，这样的人到一起，就是乌合之众，战斗力不 足为道。在团队培养信任的氛围，避免猜疑心理的蔓延， 是得人之力的关键。
口头禅识人(真人示范)-宋联可工作室PPT16页
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华谢谢！16 Nhomakorabea▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
口头禅识人(真人示范)-宋联可工作室
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
口头禅识人(真人示范)-宋联可工作室【PPT】共17页文档
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口头禅识人(真人示范)-宋联可工作室 【PPT】
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46、寓形宇内复几时，曷不委心任去 留。
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47、采菊东篱下，悠然见南山。
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48、啸傲东轩下，聊复得此生。
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49、勤学如春起之苗，不见其增，日 有所长 。
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50、环堵萧然，不蔽风日；短褐穿结 ，箪瓢 屡空， 晏如也 。
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
口头禅识人(真人示范)-宋联可工作室 【PPT】
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46、寓形宇内复几时，曷不委心任去 留。
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47、采菊东篱下，悠然见南山。
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48、啸傲东轩下，聊复得此生。
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49、勤学如春起之苗，不见其增，日 有所长 。
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50、环堵萧然，不蔽风日；短褐穿结 ，箪瓢 屡空， 晏如也 。
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
说话人识别-王林海45页PPT
25、学习是劳动，是充满思想的劳于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
说话人识别-王林海
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌，集体的声音， 集体的 动作， 集体的 表情， 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律， 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
10、一个人应该：活泼而守纪律，天 真而不 幼稚， 勇敢而 鲁莽， 倔强而 有原则 ，热情 而不冲 动，乐 观而不 盲目。 ——马 克思
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
说话人识别-王林海
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌，集体的声音， 集体的 动作， 集体的 表情， 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律， 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
10、一个人应该：活泼而守纪律，天 真而不 幼稚， 勇敢而 鲁莽， 倔强而 有原则 ，热情 而不冲 动，乐 观而不 盲目。 ——马 克思
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➢ SR所面临的挑战
• 语音识别的研究工作大约开始于50年代， 当时AT& T Bell实验室实现了第一个可 识别十个英文数字的语音识别系统—— Audry系统。
• 60年代，计算机的应用推动了语音识别 的发展。这时期的重要成果是提出了动 态规划（DP）和线性预测分析技术 （LP），其中后者较好地解决了语音信 号产生模型的问题，对语音识别的发展 产生了深远影响
• 2.概率模型法
• 利用子词单元构成的隐含马尔柯夫模型， 构成了一个说话人确认系统，每个子词 单元用一个从左至右的HMM描写，每 个模型包含2到3个状态。
提取特征矢量
初试分段
读入一次发音的特征矢量
Viterbi算法重分段
最后一次发音
根据新的语音分段边界，重估计各HMM状态的输出 分布均值和方差，求方差的特征值，特征矢及每次 转移的概率
●collect call——受话人付费电话，命令 字col1ect
●person-person-call——定人呼叫，命令 字person
●third-party-billing-call——第三方付费电 话，命令字third number
●operator-assisted call——话务员协助呼 叫，命令字operator
●credit card call——信用卡呼叫，命令字 calling card
• 6.语音识别的前景
• SR技术发展至今，尽管已经取得了不错 的进展，要寻找更加优良的研究方法仍 然有相当艰巨的路要走。
• 二.语者识别的基本问题
• （1）如何选取能够唯一表征人的有效 而可靠的参量，如何对它进行处理。
●语音识别系统从实验室演示系统到商品 的转化过程中还有许多具体问题需要解 决
• 如果要使语音识别系统性能有大的提高， 就要综合应用语言学、心理学、生理学
以及信号处理等各门学科有关知识，只 用其中一种是不行的
• 4 语音识别的应用
➢AT＆T于1992年开发的VRCP系统 ➢AT ＆ T 800语音识别服务系统 ➢NTT ANSER语音识别银行服务系统 ➢Northen Telecom股票价格行情系统
选择识别单元是语音识别研究的第一 步。语音识别单元有单词（句）、音 节和音素三种，具体选择哪一种，由 具体的研究任务决定。
（2）特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但 如何从中提取出对语音识别有用 的信息呢？特征提取就是完成这 项工作，它对语音信号进行分析 处理，去除对语音识别无关紧要 的冗余信息，获得影响语音识别 的重要信息。
• 3 语音识别的困难与对策
目前，研究工作进展缓慢，主要表 现在理论上一直没有突破。虽然各 种新的修正方法不断涌现，但其普 遍适用性都值得商榷。
●语音识别系统的适应性差， ●高噪声环境下语音识别进展困难
●语言学、生理学、心理学方面的研究成 果应用
●我们对人类的听觉理解、知识积累和学 习机制以及大脑神经系统的控制机理等 分面的认识还很不清楚
2. SR的历史
➢60年代，计算机的应用推动了语音识别 的发展。
➢70年代，语音识别领域取得了突破
➢80年代，语音识别研究进一步走向深入 ➢进入90年代，随着多媒体时代的来临，
迫切要求语音识别系统从实验室走向实
用。
➢我国语音识别研究工作一直紧跟国际水 平，国家也很重视，并把大词汇量语音 识别的研究列入“863”计划，由中科院 声学所、自动化所及北京大学等单位研 究开发。
收敛
结束
构造种子模型 计数器初使化 “语法”约束 模型参数
• （1）语音分析
• （2）初使分段
• （3）训练
• （4）测试
特征提取
说话人1 说话人
• 3.一种基于矢量量化的且与文本无关的 说话人识别系统
• SR的未来
➢虽取得一定进展，还有相当艰巨的路要 走。
（3）模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从 大量已知模式中获取表征该模式本 质特征的模型参数，而模式匹配则 是根据一定准则，使未知模式与模 型库中的某一个模型获得最佳匹配
• 语音识别所应用的模式匹配和模型训练 技术主要有动态时间归正技术（DTW）、 隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经 元网络（ANN）。
（2）易于从语音信号中提取。 （3）不易被模仿。
• 四.说话人识别的几种方法
• 1.模板匹配法
• 模板匹配法的要点是：在训练过程中从 每个说话人发出的训练语句中提取相应 的特征矢量，这些特征矢量能充分描写 各个说话人的行为。这些特征矢量称为 各说话人的模板。它们可以从单词，数 字串或句子中提取。在测试阶段，从说 话人发出的语音信号中按同样的处理方 法提取测试模板，并且与其相应的参考 模板相比较。
说话人识别
• 一.概述
• 1.什么是说话人识别（SR）? • 2.SR的历史 • 3.语音识别技术 • 4.语音识别的困难与对策 • 5 语音识别的应用 • 6.语音识别的前景
1.什么是SR？
• 说话人识别（Speaker Recognition,SR） 技术是以话音对说话人进行区分，从而 进行身份鉴别与认证的技术。
• （2）如何规定相似性的测度使相似性 的计算既简单又可靠。
• （3）考虑到人的状况在不断变化，为 使系统能够可靠工作，如何使它的参考 量不断更新以适应使用者。
语音 分析
模型 产生
模型 存储
特征 提取
距离 测量
识别 判决
身份 声明
三.表征说话人特点的基本特征
这些特征应该具有如下特点：
（1）能够有效地区分不同的说话人，但 又能在同一说话人的语音发生变化时相 对保持稳定。
不同的语音识别系统，虽然具体实现 细节有所不同，但所采用的基本技术 相似，一个典型语音识别系统的实现 过程如图1所示。
语音输入
特征提取
模式匹配
识别结果
模型库 图1 语音识别的实现
• 语音识别技术主要包括特征提取技术、 模式匹配准则及模型训练技术三个方面。 此外，还涉及到语音识别单元的选取
• （1）语音识别单元的选取
3.语音识别技术
• 语音识别系统的分类方式及依据
➢根据对说话人说话方式的要求，可以分 为孤立字（词）语音识别系统，连接字 语音识别系统以及连续语音识别系统
➢根据对说话人的依赖程度可以分为特定 人和非特定人语音识别系统。
➢根据词汇量大小，可以分为小词汇量、 中等词汇量、大词汇量以及无限词汇量 语音识别系统。
• 语音识别的研究工作大约开始于50年代， 当时AT& T Bell实验室实现了第一个可 识别十个英文数字的语音识别系统—— Audry系统。
• 60年代，计算机的应用推动了语音识别 的发展。这时期的重要成果是提出了动 态规划（DP）和线性预测分析技术 （LP），其中后者较好地解决了语音信 号产生模型的问题，对语音识别的发展 产生了深远影响
• 2.概率模型法
• 利用子词单元构成的隐含马尔柯夫模型， 构成了一个说话人确认系统，每个子词 单元用一个从左至右的HMM描写，每 个模型包含2到3个状态。
提取特征矢量
初试分段
读入一次发音的特征矢量
Viterbi算法重分段
最后一次发音
根据新的语音分段边界，重估计各HMM状态的输出 分布均值和方差，求方差的特征值，特征矢及每次 转移的概率
●collect call——受话人付费电话，命令 字col1ect
●person-person-call——定人呼叫，命令 字person
●third-party-billing-call——第三方付费电 话，命令字third number
●operator-assisted call——话务员协助呼 叫，命令字operator
●credit card call——信用卡呼叫，命令字 calling card
• 6.语音识别的前景
• SR技术发展至今，尽管已经取得了不错 的进展，要寻找更加优良的研究方法仍 然有相当艰巨的路要走。
• 二.语者识别的基本问题
• （1）如何选取能够唯一表征人的有效 而可靠的参量，如何对它进行处理。
●语音识别系统从实验室演示系统到商品 的转化过程中还有许多具体问题需要解 决
• 如果要使语音识别系统性能有大的提高， 就要综合应用语言学、心理学、生理学
以及信号处理等各门学科有关知识，只 用其中一种是不行的
• 4 语音识别的应用
➢AT＆T于1992年开发的VRCP系统 ➢AT ＆ T 800语音识别服务系统 ➢NTT ANSER语音识别银行服务系统 ➢Northen Telecom股票价格行情系统
选择识别单元是语音识别研究的第一 步。语音识别单元有单词（句）、音 节和音素三种，具体选择哪一种，由 具体的研究任务决定。
（2）特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但 如何从中提取出对语音识别有用 的信息呢？特征提取就是完成这 项工作，它对语音信号进行分析 处理，去除对语音识别无关紧要 的冗余信息，获得影响语音识别 的重要信息。
• 3 语音识别的困难与对策
目前，研究工作进展缓慢，主要表 现在理论上一直没有突破。虽然各 种新的修正方法不断涌现，但其普 遍适用性都值得商榷。
●语音识别系统的适应性差， ●高噪声环境下语音识别进展困难
●语言学、生理学、心理学方面的研究成 果应用
●我们对人类的听觉理解、知识积累和学 习机制以及大脑神经系统的控制机理等 分面的认识还很不清楚
2. SR的历史
➢60年代，计算机的应用推动了语音识别 的发展。
➢70年代，语音识别领域取得了突破
➢80年代，语音识别研究进一步走向深入 ➢进入90年代，随着多媒体时代的来临，
迫切要求语音识别系统从实验室走向实
用。
➢我国语音识别研究工作一直紧跟国际水 平，国家也很重视，并把大词汇量语音 识别的研究列入“863”计划，由中科院 声学所、自动化所及北京大学等单位研 究开发。
收敛
结束
构造种子模型 计数器初使化 “语法”约束 模型参数
• （1）语音分析
• （2）初使分段
• （3）训练
• （4）测试
特征提取
说话人1 说话人
• 3.一种基于矢量量化的且与文本无关的 说话人识别系统
• SR的未来
➢虽取得一定进展，还有相当艰巨的路要 走。
（3）模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从 大量已知模式中获取表征该模式本 质特征的模型参数，而模式匹配则 是根据一定准则，使未知模式与模 型库中的某一个模型获得最佳匹配
• 语音识别所应用的模式匹配和模型训练 技术主要有动态时间归正技术（DTW）、 隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经 元网络（ANN）。
（2）易于从语音信号中提取。 （3）不易被模仿。
• 四.说话人识别的几种方法
• 1.模板匹配法
• 模板匹配法的要点是：在训练过程中从 每个说话人发出的训练语句中提取相应 的特征矢量，这些特征矢量能充分描写 各个说话人的行为。这些特征矢量称为 各说话人的模板。它们可以从单词，数 字串或句子中提取。在测试阶段，从说 话人发出的语音信号中按同样的处理方 法提取测试模板，并且与其相应的参考 模板相比较。
说话人识别
• 一.概述
• 1.什么是说话人识别（SR）? • 2.SR的历史 • 3.语音识别技术 • 4.语音识别的困难与对策 • 5 语音识别的应用 • 6.语音识别的前景
1.什么是SR？
• 说话人识别（Speaker Recognition,SR） 技术是以话音对说话人进行区分，从而 进行身份鉴别与认证的技术。
• （2）如何规定相似性的测度使相似性 的计算既简单又可靠。
• （3）考虑到人的状况在不断变化，为 使系统能够可靠工作，如何使它的参考 量不断更新以适应使用者。
语音 分析
模型 产生
模型 存储
特征 提取
距离 测量
识别 判决
身份 声明
三.表征说话人特点的基本特征
这些特征应该具有如下特点：
（1）能够有效地区分不同的说话人，但 又能在同一说话人的语音发生变化时相 对保持稳定。
不同的语音识别系统，虽然具体实现 细节有所不同，但所采用的基本技术 相似，一个典型语音识别系统的实现 过程如图1所示。
语音输入
特征提取
模式匹配
识别结果
模型库 图1 语音识别的实现
• 语音识别技术主要包括特征提取技术、 模式匹配准则及模型训练技术三个方面。 此外，还涉及到语音识别单元的选取
• （1）语音识别单元的选取
3.语音识别技术
• 语音识别系统的分类方式及依据
➢根据对说话人说话方式的要求，可以分 为孤立字（词）语音识别系统，连接字 语音识别系统以及连续语音识别系统
➢根据对说话人的依赖程度可以分为特定 人和非特定人语音识别系统。
➢根据词汇量大小，可以分为小词汇量、 中等词汇量、大词汇量以及无限词汇量 语音识别系统。