本文關(guān)鍵詞：2D-Haar聲學(xué)特征超向量生成及大規(guī)模說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京理工大學(xué)》 2015年

2D-Haar聲學(xué)特征超向量生成及大規(guī)模說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)研究

謝爾曼  

【摘要】：隨著信息技術(shù)的發(fā)展，信息系統(tǒng)越來(lái)越深入地融入社會(huì)生活，信息安全的重要性日益凸顯。在身份認(rèn)證和敏感信息監(jiān)控領(lǐng)域，生物識(shí)別技術(shù)正得到越來(lái)越多的研究與應(yīng)用。說(shuō)話人識(shí)別（Speaker Recognition, SR，又稱聲紋識(shí)別）由于部署簡(jiǎn)單、成本低廉，一直是生物識(shí)別技術(shù)的一個(gè)重要分支。 近年來(lái)，隨著各類模式識(shí)別算法（例如模板匹配法、概率統(tǒng)計(jì)法、機(jī)器學(xué)習(xí)分類器方法等）以及特征向量處理技術(shù)（例如基于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法的特征篩選、特征向量構(gòu)造等）研究的日益深入，各類說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性逐漸提高，應(yīng)用不斷擴(kuò)展。 在目前的說(shuō)話人識(shí)別研究中，當(dāng)目標(biāo)說(shuō)話人的規(guī)模不斷增加時(shí)，說(shuō)話人識(shí)別的準(zhǔn)確率隨之衰減。本文針對(duì)該問(wèn)題，研究相應(yīng)的特征向量生成方法、說(shuō)話人分類器的訓(xùn)練方法以及說(shuō)話人識(shí)別的并行計(jì)算方法，論文的主要工作成果和創(chuàng)新包括： 1.提出了一種利用聲學(xué)特征圖，聲學(xué)特征可篩選，能有效提高識(shí)別準(zhǔn)確率的2D-Haar聲學(xué)特征超向量生成方法 目前常見(jiàn)的音頻特征向量生成方法，難以進(jìn)行時(shí)序信息與跨維度信息的聯(lián)合分析。通過(guò)對(duì)一定數(shù)量的連續(xù)音頻幀的常用聲學(xué)幀特征值進(jìn)行跨維度、跨幀的加減運(yùn)算，建立維數(shù)達(dá)到數(shù)十萬(wàn)的聲學(xué)特征Haar-like模式，再根據(jù)不同的音頻識(shí)別任務(wù)，用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在高維Haar-like模式空間中進(jìn)行特征篩選，即可生成2D-Haar聲學(xué)特征超向量。該特征超向量的潛在維數(shù)可以更高，并可針對(duì)具體的識(shí)別應(yīng)用篩選出不同的Haar-like模式，提升特征向量的表達(dá)能力，從而提高識(shí)別準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在音頻事件識(shí)別、說(shuō)話人識(shí)別、說(shuō)話人性別識(shí)別三種應(yīng)用中，2D-Haar聲學(xué)特征超向量都獲得了比常用聲學(xué)幀特征更高的總體準(zhǔn)確率，可使SVM、AdaBoost、C5.0三種算法的總體準(zhǔn)確率最高獲得4.2%到9.5%的提升。 2.提出了一種利用隨機(jī)模式篩選特征的2D-Haar聲學(xué)特征超向量生成快速計(jì)算方法 2D-Haar聲學(xué)特征超向量生成過(guò)程中，聲學(xué)特征的Haar-like模式的篩選耗時(shí)較長(zhǎng)，可通過(guò)優(yōu)化Haar-like模式的篩選過(guò)程以提升計(jì)算效率，即在每輪迭代過(guò)程中，并不是對(duì)所有的Haar-like模式進(jìn)行篩選，而是對(duì)隨機(jī)選定的、特定個(gè)數(shù)的Haar-like模式進(jìn)行迭代運(yùn)算，在保證識(shí)別效果的前提下精簡(jiǎn)篩選過(guò)程、提升計(jì)算速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，，與常用聲學(xué)幀特征相比，快速計(jì)算方法的訓(xùn)練速度是前者的2.9-6.8倍，識(shí)別速度是前者的4.9-8.9倍，并可獲最高4.8%-8.8%的準(zhǔn)確率提升。 3.提出了一種通過(guò)兩次迭代訓(xùn)練能有效降低目標(biāo)說(shuō)話人規(guī)模對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率影響的說(shuō)話人識(shí)別方法 隨著目標(biāo)說(shuō)話人規(guī)模的增加，特征空間中的樣本密度持續(xù)提高，從而造成識(shí)別準(zhǔn)確率不斷衰減。提出一種通過(guò)兩次迭代訓(xùn)練能有效降低目標(biāo)說(shuō)話人規(guī)模對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率影響的說(shuō)話人識(shí)別方法。在特征向量生成環(huán)節(jié)，針對(duì)不同說(shuō)話人篩選出不同的Haar-like模式組合，生成因人而異的2D-Haar聲學(xué)特征超向量，代替常用聲學(xué)幀特征以提高不同說(shuō)話人特征向量之間的差異、降低特征空間中的樣本密度。在說(shuō)話人分類器訓(xùn)練環(huán)節(jié)，利用AdaBoost.MH算法“當(dāng)弱分類器個(gè)數(shù)大于特征維數(shù)時(shí)準(zhǔn)確率更優(yōu)”的特性，訓(xùn)練一個(gè)弱分類器個(gè)數(shù)大于2D-Haar聲學(xué)特征超向量維數(shù)的說(shuō)話人分類器，提高說(shuō)話人分類器樣本劃分的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與GMM-SVM算法相比，該方法的識(shí)別速度更快，準(zhǔn)確率更高，識(shí)別準(zhǔn)確率隨說(shuō)話人規(guī)模增加而衰減的趨勢(shì)更緩，在不同目標(biāo)說(shuō)話人規(guī)模下，該方法的平均識(shí)別準(zhǔn)確率比GMM-SVM算法高2.5%。 4.提出了一種利用CPU多核技術(shù)，支持大規(guī)模目標(biāo)說(shuō)話人識(shí)別應(yīng)用的說(shuō)話人識(shí)別并行處理方法 CPU多核技術(shù)可提升大規(guī)模說(shuō)話人的識(shí)別效率，提出ERF算法，構(gòu)建說(shuō)話人識(shí)別并行處理方法。ERF算法不存在貫穿始終的迭代運(yùn)算，可通過(guò)程序并行化獲得更高的效率提升。利用操作系統(tǒng)腳本進(jìn)行16核并行運(yùn)算時(shí)，并行ERF方法的訓(xùn)練倍速為5.53，是并行GMM-SVM方法的2.3倍、并行Turbo-Boost方法的2.2倍；并行ERF方法的識(shí)別倍速為8.33，是并行GMM-SVM方法的1.9倍、并行Turbo-Boost方法的1.3倍。此外，ERF算法在訓(xùn)練開(kāi)始前對(duì)非目標(biāo)說(shuō)話人的特征超向量進(jìn)行有放回隨機(jī)取樣，平衡訓(xùn)練集內(nèi)非目標(biāo)說(shuō)話人與目標(biāo)說(shuō)話人的數(shù)據(jù)量，能夠緩解大規(guī)模說(shuō)話人分類器訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的不平衡問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨著說(shuō)話人規(guī)模的不斷增加，所提方法識(shí)別準(zhǔn)確率的衰減趨勢(shì)更緩；不同目標(biāo)說(shuō)話人規(guī)模下，該方法平均識(shí)別準(zhǔn)確率比采用GMM-SVM算法提高2.7%。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN912.34
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 鮑福良;方志剛;徐潔;;說(shuō)話人識(shí)別綜述[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（2）[C];2008年

2 孫帆;遲惠生;;循環(huán)網(wǎng)絡(luò)說(shuō)話人識(shí)別[A];第二屆全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1992年

3 肖劍;歐貴文;;多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的文本無(wú)關(guān)說(shuō)話人識(shí)別[A];第七屆全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議（NCMMSC7）論文集[C];2003年

4 張玲華;鄭寶玉;楊震;;模糊超橢球聚類算法及其在說(shuō)話人識(shí)別中的應(yīng)用研究[A];第八屆全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

5 王宏;潘金貴;;基于矩陣正態(tài)分布的文本有關(guān)說(shuō)話人識(shí)別[A];2007通信理論與技術(shù)新發(fā)展——第十二屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2007年

6 戴紅霞;趙力;;文本無(wú)關(guān)說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的研究[A];2007’促進(jìn)西部發(fā)展聲學(xué)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2007年

7 陳聯(lián)武;郭武;戴禮榮;;說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)中多樣訓(xùn)練的應(yīng)用[A];第十一屆全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（一）[C];2011年

8 崔玉紅;胡光銳;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征維數(shù)壓縮方法及其在說(shuō)話人識(shí)別中的應(yīng)用[A];第十屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2001）論文集[C];2001年

9 吳麗麗;;基于仿生模式識(shí)別的說(shuō)話人識(shí)別學(xué)習(xí)模型研究[A];第二屆中國(guó)科學(xué)院博士后學(xué)術(shù)年會(huì)暨高新技術(shù)前沿與發(fā)展學(xué)術(shù)會(huì)議程序冊(cè)[C];2010年

10 張晶;董金明;馮文全;;說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[A];全國(guó)第二屆信號(hào)處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議�？痆C];2008年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 汪永安;[N];安徽日?qǐng)?bào);2008年

2 吳長(zhǎng)鋒;[N];科技日?qǐng)?bào);2008年

3 新城;[N];計(jì)算機(jī)世界;2006年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 單振宇;情感說(shuō)話人識(shí)別及其解決方法的研究[D];浙江大學(xué);2010年

2 陸偉;基于缺失特征的文本無(wú)關(guān)說(shuō)話人識(shí)別魯棒性研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年

3 劉鏑;說(shuō)話人識(shí)別中信息融合算法的研究[D];北京交通大學(xué);2011年

4 付中華;說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)魯棒性研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2004年

5 林琳;基于模糊聚類與遺傳算法的說(shuō)話人識(shí)別理論研究及應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2007年

6 邱政權(quán);在噪聲環(huán)境下的說(shuō)話人識(shí)別[D];華南理工大學(xué);2007年

7 郭武;復(fù)雜信道下的說(shuō)話人識(shí)別[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

8 錢博;基于漢語(yǔ)元音映射的說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2007年

9 姜濤;網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下說(shuō)話人識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

10 俞一彪;基于互信息理論的說(shuō)話人識(shí)別研究[D];上海大學(xué);2004年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王冠星;基于特定說(shuō)話人識(shí)別的門禁系統(tǒng)研究[D];中南大學(xué);2008年

2 王穎;基于小波變換的說(shuō)話人識(shí)別方法研究[D];長(zhǎng)春理工大學(xué);2009年

3 何金瑞;說(shuō)話人識(shí)別中的模式匹配方法研究[D];西華大學(xué);2009年

4 趙劍;說(shuō)話人識(shí)別魯棒性增強(qiáng)研究[D];北京郵電大學(xué);2009年

5 周暢宇;基于支持向量機(jī)的說(shuō)話人識(shí)別研究[D];中南大學(xué);2009年

6 王發(fā)智;說(shuō)話人識(shí)別方法的研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

7 于明剛;噪聲環(huán)境下說(shuō)話人識(shí)別研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

8 李軼杰;說(shuō)話人識(shí)別中的信道補(bǔ)償[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

9 王佳毅;噪音環(huán)境下說(shuō)話人識(shí)別方法[D];上海交通大學(xué);2009年

10 危國(guó)騰;基于說(shuō)話人識(shí)別的門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D];沈陽(yáng)航空工業(yè)學(xué)院;2010年

  本文關(guān)鍵詞：2D-Haar聲學(xué)特征超向量生成及大規(guī)模說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：192878