声母发声特点参数的提取及其提高说话人确认鲁棒性的研究

• 作者: 刘青松 戴蓓蒨 许东星 许敏强
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 发声特点 多层感知器 文本无关 说话人确认
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 1479-1483
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 4753字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2009.09.027

摘要

本文针对语音信号中的声母语音更易受环境噪声污染而导致识别性能下降的情况,根据普通话声母发声位置特点,提出了一种对发声位置状态描述的发声特点参数(Articulatory Feature,简称AF),采用特征空间映射方法,由短时倒谱参数(MFCC)经MLP特征映射网络映射获取,MLP特征映射网络则由语言学先验知识事先训练得到.AF参数具有良好的噪声鲁棒性,并与MFCC参数具有互补性,由MFCC和AF组成的联合特征参数(MFCC-AF)可使系统确认性能的鲁棒性有明显的改善.在微软数据库上的基于GMM-UBM模型的与文本无关的说话人确认实验表明,对于声母语音,采用MFCC-AF参数使系统的鲁棒性有明显的改善:在干净、25dB、20dB条件下,较只采用MFCC参数的系统的EER分别相对降低了5.4%,14.12%,20.27%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许敏强	中国科学技术大学电子科学与技术系	6	15	2.0	3.0
2	戴蓓蒨	中国科学技术大学电子科学与技术系	35	247	9.0	13.0
3	刘青松	中国科学技术大学电子科学与技术系	38	519	10.0	22.0
4	许东星	中国科学技术大学电子科学与技术系	5	19	3.0	4.0