噪音环境下声音诱发脑电信号的说话人识别

• 作者: 胡朗 周俊佐 颜伟鹏 莫佳洋 张建海
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 说话人识别 脑电信号 注意力机制 孪生神经网络
• 年，卷（期）: 2023,（1）
• 页码范围: 62-68
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2023.01.010

摘要

环境噪音与说话人识别息息相关，文章主要研究环境噪音对说话人识别的影响。首先，在孪生神经网络的卷积层中添加注意力层，对说话人相关的特征赋予更大的权重，从而减小环境噪音带来的影响；其次，将说话人音频和不同类型噪音音频融合成双轨音频，设置成不同的信噪比，记录被试的脑电信号，探究不同类型噪音和不同信噪比环境对说话人识别性能的影响。研究发现，在流水声噪音和人声噪音下，随着信噪比的降低，说话人识别准确率均下降，且人声噪音的影响力更大；使用注意力机制改进孪生神经网络后，噪音环境下的说话人识别准确率得到显著提高，Delta频段下的识别准确率提高了7%～12%，High Gamma频段下的识别准确率提高了5%～11%。