变异特征加权的异常语音说话人识别算法

摘要：

常用的加权算法难以跟踪非常态语音特征的变异,为此,文中提出了一种变异特征加权的异常语音说话人识别算法.首先统计大量正常语音各阶MFCC特征的概率分布,建立正常语音特征模板；然后用测试语音特征与正常语音特征模板之间的K-L距离和欧氏距离来度量语音的变异程度,确定K-L加权因子和欧氏加权因子；最后利用加权因子对测试语音的MFCC特征进行加权,并将加权后的特征输入高斯混合模型进行异常语音说话人识别.实验结果表明,文中提出的K-L加权和欧氏加权的异常语音说话人识别算法的整体识别率分别为46.61％和42.25％,而基于各阶特征对说话人识别贡献的加权算法和不加权算法的整体识别率分别为39.68％和36.36％.

关键词：异常语音、说话人识别、变异特征加权、K-L距离、加权因子

所属期刊栏目：40

分类号：TN912.3

资助基金：国家自然科学基金资助项目60972132,61101160;广东省自然科学基金团队项目9351064101000003;广东省自然科学基金博士科研启动项目10451064101004651;华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2011ZM0029

在线出版日期：2012-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：106-111