基于子带矢量量化的鲁棒性话者模型的设计

作     者：方绍武 戴蓓倩 徐文盛 李辉 Fang Shaowu;Dai Beiqian;Xu Wensheng;Li Hui

作者机构：中国科学技术大学电子科学与技术系语音实验室安徽合肥230026 

基　　金：国家自然科学基金!69872036 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2000年第36卷第3期

页      码：15-17页

摘      要：话音识别系统的时间鲁棒性是影响话者识别系统实用化的关键问题之一。为了提高系统的时间鲁棒性，文章提出了基于子带矢量量化（ＳＢＶＱ）的话者模型。该话者模型由对应语音文本不同频段的各个子带上的矢量量化码本（ＳＢＶＱ码本）构成。ＳＢＶＱ话者模型反映了不同频段对话者识别系统性能的不同影响，并可将时间间隔等因素对系统性能的影响局限在某个子带内从而提高模型的时间鲁棒性。识别时，利用ＢＰ型人工神经网络（ＢＰＮＮ）对训练数据在各个子带上的量化误差进行拟合可进一步提升系统的性能。实验表明，文章提出的ＳＢＶＱ话者模型具有较好的时间鲁棒性。

主 题 词：鲁棒性 子带矢量量化 话者模型 语音识别 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:1002-8331.2000.03.005

馆 藏 号：203106396...