语音信号处理课件第七章

45、法律的制定是为了保证每一个人 自由发 挥自己 的才能 ，而不 是为了 束缚他 的才能 。—— 罗伯斯 庇尔
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
语音信号处理(ppt)语音识别
41、实际上，我们想要的不是针对犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
Байду номын сангаас

❖ 特征参量评估方法 F比：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来表征 它在说话人识别中的有效性。
F 不 同 同 一 说 说 话 话 人 人 特 特 征 征 参 方 数 差 均 的 值 均 的 值 方 差 [x [ a (i)i i] ] 2 2 ia ,i
一个说话人识别系统的好坏是由 许多因素决定的。其中主要有正确 识别率（或出错率）、训练时间的 长短、识别时间、对参考参量存储 量的要求、使用者适用的方便程度 等，实用中还有价格因素。图10.3 表示了说话人辨别与说话人确认系 统性能与用户数的关系。

10.3应用DTW的说话人确认系统
一个应用DTW说话人识别系统如图10-4所示。它采用的识别 特征是BPFG（附听觉特征处理），匹配时采用DTW技术。
2. 动态时间规整方法（DTW）
将识别模板与参考模板进行时间对比，按照某种距离测度得出两个模板 之间的相似程度。常用的分法：基于最近邻原则的动态时间规整。
3. 矢量量化方法（VQ）
将每个人的特定文本训练成码本，识别时将测试文本按此码本进行编码， 以量化产生的失真度作为判决标准。优点：速度快，识别精度不低。
❖ 说话人识别特征的选取
在说话人识别系统中特征提取是最重要的一环，特征提取就 是从说话人的语音信号中提取出表示说话人个性的基本特征。
在理想情况下，选取的特征应当满足下述准则： 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 ④ 尽量不随时间和空间变化
10.4应用VQ的说话人识别系统
目前自动说话人识别的方法主要是基于参数模型的HMM的方 法和基于非参数模型的VQ的方法。应用VQ的说话人识别系 统如图10-5所示。

第一部分语音信号处理第一章·绪论一···考核知识点1·语音信号处理的基本概念2·语音信号处理的发展概况二···考核要点一·语音信号处理的基本概念1．识记：（1）语音信号对人类的重要性。

（2）数字语音的优点。

（3）语音学的基本概念。

（4）语音信号处理的应用领域。

二·语音信号处理的发展概况1.识记：（1）语音信号处理的发展历史。

（2）语音编码、语音合成、语音识别的基本概念。

语音编码技术是伴随着语音的数字化而产生的，目前主要应用在数字语音通信领域。

语音合成的目的是使计算机能象人一样说话说话，而语音识别使能够听懂人说的话。

第二章·基础知识一···考核知识点一·语音产生的过程二·语音信号的特性三·语音信号产生的数字模型四·人耳的听觉特性二···考核要求一·语音产生的过程1.识记：声音是一种波，能被人耳听到，振动频率在20Hz~20kHz之间。

自然界中包含各种各样的声音，而语音是声音的一种，它是由人的发音器官发出的，具有一定语法和意义的声音。

2.领会：（1）语音产生的过程与人类发声的基本原理。

（2）清音、浊音、共振峰的基本概念。

语音由声带震动或不经声带震动产生，其中由声带震动产生的音统称为浊音，而不由声带震动而产生的音统称为清音。

声道是一个分布参数系统，它是一个谐振腔，有许多谐振频率，称为共振峰，它是声道的重要声学特征。

二·语音信号的特性1.识记：（1）语音的物理性质，包括音质、音调、音强、音长等特性。

语音是人的发音器官发出的一种声波，具有声音的物理属性。

其中音质是一种声音区别于其它声音的基本特征。

音调就是声音的高低，取决于声波的频率：频率高则音调高，频率低则音调低。

响度就是声音的强弱，又称音量。

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.
Hale Waihona Puke 3 动态时间规整方法 说话人信息不仅有稳定因素(发声器官 的结构和发声习惯),而且有时变因素 (语速,语调,重音和韵律).将识别 模板与参考模板进行时间对比,按照某 种距离测定得出两模板间的相似程度. 常用的方法是基于最近邻原则的动态时 间规整DTW.
4 矢量量化方法 矢量量化最早是基于聚类分析的数据压 缩编码技术.Helms首次将其用于声纹 识别,把每个人的特定文本编成码本, 识别时将测试文本按此码本进行编码, 以量化产生的失真度作为判决标准. Bell实验室的Rosenberg和Soong用VQ进 行了孤立数字文本的声纹识别研究.这 种方法的识别精度较高,且判断速度快.
2. 概率统计方法 语音中说话人信息在短时内较为平稳, 通过对稳态特征如基音,声门增益,低 阶反射系数的统计分析,可以利用均值, 方差等统计量和概率密度函数进行分类 判决.其优点是不用对特征参量在时域 上进行规整,比较适合文本无关的说话 人识别 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.
1.什么是说话人识别(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. 在国外,说话人识别技术获得了广泛的研究,同时也 有少量成熟产品问世.AT&T,TI与美国著名的通讯公 司Sprint都已经展开了在声音识别领域的实验和实际的 应用.说话人识别技术有着广阔的市场应用前景.通 过SR技术,可以利用人本身的生物特性进行身份鉴别, 例如为公安部门进行语音验证,为一般用户提供防盗 门开启功能等等.在互联网应用及通信领域,SR技术 可以应用于诸如声音拨号,电话银行,电话购物,数 据库访问,信息服务,语音E-mail,安全控制,计算机 远程登录等领域.在呼叫中心应用上,SR技术同样可 以提供更加个性化的人机交互界面.当顾客以电话方 式对呼叫中心进行请求时,系统能够根据话音判断出 来者的身份,从而提供更个性化,更贴心的服务.