一個(gè)典型的說話人識(shí)別系統(tǒng)提取的說話人特征通常為時(shí)變特性參數(shù)如梅爾倒譜系數(shù)MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficients)[1],、感知線性預(yù)測(cè)系數(shù)PLP(Perceptual Linear Prediction)[2]或韻律特征[3],。然而，實(shí)際使用時(shí)由于受到噪音干擾,，或者訓(xùn)練與識(shí)別傳輸通道不匹配,，識(shí)別系統(tǒng)通常不能表現(xiàn)良好[4]。目前解決這一問題的手段主要集中在特征域,、模型域和得分域?，F(xiàn)有特征域魯棒性處理方法主要有：RASTA濾波[5]、倒譜均值歸一化(CMN)[6],、直方圖均衡[7]和倒譜規(guī)整[8-11]等,。這些算法通常以在識(shí)別前增加額外的運(yùn)算來換取魯棒性的提高，如統(tǒng)計(jì)概率密度分布及計(jì)算各階矩等,。
    本文算法主要從特征域入手,，旨在減少識(shí)別階段運(yùn)算時(shí)間的同時(shí)提高識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性。參考文獻(xiàn)[12]采用了觀察值的各階矩和中心矩作為段級(jí)特征,，并與模型結(jié)合,，在不顯著影響識(shí)別率的情況下提高了識(shí)別速度。其缺點(diǎn)是,，采用段級(jí)特征與采用幀級(jí)特征相比較識(shí)別率較低,。參考文獻(xiàn)[13]提出了一種改進(jìn)的PCA方法用于掌紋識(shí)別，通過提取更有利于分類的基向量,，提高了降維后特征的魯棒性,。本文結(jié)合了兩者的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種基于PCA的段級(jí)特征PCAULF(PCA based Utterance Level Feature)提取算法,。該算法特點(diǎn)如下：
　(1)以段級(jí)特征代替幀級(jí)特征,，可減少識(shí)別過程中模板匹配的次數(shù),，通過減少運(yùn)算量來提高識(shí)別速度;
　(2)在段級(jí)特征降維時(shí)引入改進(jìn)的PCA算法,，一方面實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的降維，既抑制了噪聲對(duì)識(shí)別系統(tǒng)的影響,，又提高了識(shí)別的速度;另一方面,，選擇更利于分類的特征向量組成變換矩陣，提高識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性,。
　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，在三種不同噪聲背景下進(jìn)行測(cè)試比對(duì)，段級(jí)特征獲得了較高的識(shí)別率和較快的識(shí)別速度,。
1 段級(jí)特征提取算法
1.1 段級(jí)特征的定義
　    由于語音的短時(shí)平穩(wěn)特性,，可以考慮在一段語音中提取特征，這樣就使得同樣的語音長度用更少的語音特征去描述，該特征被稱為段級(jí)特征,。它是和傳統(tǒng)的按幀提取語音特征相對(duì)應(yīng)的一個(gè)概念,。段級(jí)特征的一般表示形式是：

其中，ULFi,、ULFi′代表第i個(gè)段級(jí)特征矢量,，式(1)表示ULFi′從連續(xù)的G幀語音信號(hào)s中直接提取，式(2)表示ULFi從連續(xù)的G個(gè)幀級(jí)特征矢量a中提取,。使用段級(jí)特征的關(guān)鍵在于段長G的選取和函數(shù)fG(·)的選取,。首先討論函數(shù)的選取，段級(jí)特征是觀察值的函數(shù),。本文中,，fG(·)主要包括以下兩個(gè)步驟：
　(1)以G為段長、Ginc為段移,，將G個(gè)幀級(jí)特征矢量組合成超矢量,。組成超矢量的操作類似于對(duì)數(shù)據(jù)的取幀操作，如圖1所示,。

    (2)采用改進(jìn)的主成分分析方法對(duì)超矢量進(jìn)行降維,，得到段級(jí)特征。

1.2 PCA方法
　主成分分析PCA(Principal Component Analysis)是一種掌握事物主要矛盾的統(tǒng)計(jì)分析方法,，它可以從多元事物中解析出主要影響因素,，簡化復(fù)雜的問題。PCA假定具有大變化的方向的數(shù)據(jù)比有很少變化的方向上的數(shù)據(jù)攜帶有更多的信息,，因而它尋找具有最大方差的那些稱之為主軸的方向來表征原始數(shù)據(jù),。計(jì)算主成分的目的是在最小均方誤差意義下將高維數(shù)據(jù)投影到較低維空間。

的形式有效表示X,。其中,，通過K-L變換(Karhunen-Loeve Transform)計(jì)算相互正交的一組基向量,可以得到P。
　具體的PCA分析步驟如下：
 
2 實(shí)驗(yàn)配置及結(jié)果分析
　采用PCAULF作為特征參數(shù)的說話人識(shí)別模型如圖2所示,。語音數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理和特征提取兩個(gè)步驟,，得到幀級(jí)特征矢量集。訓(xùn)練時(shí),，由PCA對(duì)所有語音的段級(jí)特征求取降維變換矩陣,，之后通過訓(xùn)練得到模板參數(shù)；識(shí)別時(shí),，首先使用訓(xùn)練時(shí)得到的變換矩陣對(duì)待測(cè)語音的段級(jí)特征進(jìn)行降維,之后再通過模板匹配得到識(shí)別結(jié)果,。

    語音數(shù)據(jù)采用TIMIT語音數(shù)據(jù)庫，隨機(jī)選取50人,，每人共10條語音,，每條語音長4~6 s，其中8條用于訓(xùn)練，2條用于識(shí)別,，保證了訓(xùn)練與識(shí)別語音的不一致,。噪聲庫采用NoiseX-92專業(yè)噪聲庫中的三種常見噪聲，分別為平穩(wěn)高斯白噪聲,、粉噪聲和Babble噪聲,。基線系統(tǒng)聲學(xué)特征采用能量和12階MFCC特征以及衍生的ΔMFCC,共26維,之后進(jìn)行了倒譜提升和RASTA濾波,；模型采用訓(xùn)練和識(shí)別較為快速的矢量量化(VQ),，碼本大小取32。語音采樣頻率為8 kHz,，幀長為32 ms,，幀移為12.5 ms。
　本節(jié)主要開展了以下三個(gè)實(shí)驗(yàn)：
　實(shí)驗(yàn)一：對(duì)純凈的語音進(jìn)行訓(xùn)練,，以段長分別為G=1,2,…,，8，段移分別為Ginc=1,2,…,G求取段級(jí)特征,，設(shè)累積貢獻(xiàn)率門限為1,，得到變換矩陣(該變換矩陣并沒有實(shí)現(xiàn)降維)；在識(shí)別階段,，先對(duì)G幀語音特征組成的超矢量進(jìn)行變換,，再測(cè)試其識(shí)別率。該實(shí)驗(yàn)主要用于分析合適的段長和段移,。
　實(shí)驗(yàn)二：在純凈語音基礎(chǔ)上,，以信噪比SNR(Signal Noise Ratio)為20 dB、10 dB,、5 dB分別混疊了NoiseX-92專業(yè)噪聲庫中的平穩(wěn)高斯白噪聲(White),、粉噪聲(Pink)和Babble噪聲(Babble)，取實(shí)驗(yàn)一分析得出的段長和段移,，采用不同的PCA降維參數(shù),，對(duì)幀級(jí)特征和段級(jí)特征進(jìn)行變換，測(cè)試識(shí)別率,，并對(duì)各種噪聲和SNR條件下的識(shí)別率求平均,，得到不同PCA參數(shù)所對(duì)應(yīng)的識(shí)別率。該實(shí)驗(yàn)主要用于分析降維參數(shù)對(duì)識(shí)別率的影響,。
　實(shí)驗(yàn)三：根據(jù)實(shí)驗(yàn)一、二得到的段長,、段移和降維參數(shù),，采用實(shí)驗(yàn)二的加噪方法對(duì)純凈語音進(jìn)行加噪，對(duì)段級(jí)特征、經(jīng)過PCA降維處理的幀級(jí)特征以及基線系統(tǒng)的幀級(jí)特征的識(shí)別性能進(jìn)行了測(cè)試,。該實(shí)驗(yàn)主要用于對(duì)本文提出的算法的識(shí)別精度和速度進(jìn)行測(cè)試,。
2.1 段長與段移分析
　實(shí)驗(yàn)一結(jié)果如表1所示。

    由表1可見,，當(dāng)以幀級(jí)特征作為訓(xùn)練和識(shí)別的特征時(shí),，其識(shí)別率明顯低于經(jīng)PCA方法變換后的段級(jí)特征的識(shí)別率?？傮w來說,，當(dāng)G固定時(shí)，隨著Ginc的增加,，識(shí)別率逐漸降低,；當(dāng)Ginc固定時(shí)，隨著G的增加,，識(shí)別率也逐漸降低,。當(dāng)G≥8時(shí)，段級(jí)特征識(shí)別率不如幀級(jí)特征,。當(dāng)G=1,，Ginc=1時(shí)，等效為直接用PCA方法對(duì)幀級(jí)特征進(jìn)行變換,。由于幀級(jí)特征(能量+MFCC+ΔMFCC)中計(jì)算一階差分時(shí)引入了冗余,，PCA方法正是為了去除各個(gè)主成分之間的冗余，故經(jīng)PCA變換后的幀級(jí)特征(G=1,Ginc=1)擁有更好的識(shí)別性能,。但當(dāng)語音信號(hào)為帶噪數(shù)據(jù)時(shí),，該特征識(shí)別性能不如段級(jí)特征(見2.3節(jié))。
　由于當(dāng)G和Ginc均較大時(shí),，模板匹配次數(shù)減小,，識(shí)別速度會(huì)得到明顯提高，因此,，為了兼顧識(shí)別速度和精度,，結(jié)合表1的結(jié)果，本文選取G=6,Ginc=4,。
2.2 PCA降維參數(shù)分析
　實(shí)驗(yàn)二結(jié)果如圖3(a),、(b)所示。其中,，PCA參數(shù)主要指的是設(shè)定的累積貢獻(xiàn)率門限,，即選用累積貢獻(xiàn)率不小于累積貢獻(xiàn)率門限的多個(gè)特征矢量組成降維變換矩陣。

    由圖3(a)可見,，對(duì)于幀級(jí)特征,，當(dāng)訓(xùn)練語音和待測(cè)語音較純凈時(shí),，累積貢獻(xiàn)率門限值越大，識(shí)別率越高,。圖3(b)表明,，對(duì)于段級(jí)特征，累積貢獻(xiàn)率門限值位于94%附近時(shí),，識(shí)別效果較好,。門限太大易造成噪聲參與識(shí)別，影響識(shí)別精度,；門限太小,，易造成降維后的特征包含語音信息不充分，雖然能提高識(shí)別速度,，但卻降低了識(shí)別精度,。因此，本文在進(jìn)行PCA降維時(shí),，選用累積貢獻(xiàn)率不小于94%的特征向量組成降維變換矩陣,。
2.3 帶噪環(huán)境下基于PCAULF的說話人識(shí)別系統(tǒng)性能分析
　實(shí)驗(yàn)三結(jié)果如圖4~圖6所示。

　由圖4~6可以看出：(1)總體來說,，在三種常見噪聲環(huán)境下,，段級(jí)特征與經(jīng)PCA降維后的幀級(jí)特征識(shí)別率相近，均高于直接采用幀級(jí)特征時(shí)的識(shí)別率,。(2)由于段級(jí)特征引入了長時(shí)特征,，且PCA降維在一定程度上抑制了噪聲對(duì)識(shí)別的影響，因此,，在SNR較低時(shí)(SNR<20 dB時(shí))具有更好的魯棒性,。
　以上實(shí)驗(yàn)的PC配置為：Intel Core(TM)2 Duo CPU E7500 @2.93 GHz，1.96 GB內(nèi)存,。三種特征在所有語音的識(shí)別階段的平均運(yùn)算時(shí)延如表2所示,。

    可見，由于識(shí)別時(shí),，模板匹配的運(yùn)算時(shí)延遠(yuǎn)大于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維的運(yùn)算時(shí)延,，而段級(jí)特征的引入帶來了模板匹配次數(shù)的減小，因此,，段級(jí)特征在識(shí)別階段的運(yùn)算速度明顯大于幀級(jí)特征,，約為幀級(jí)特征的2.8倍，更加適用于實(shí)時(shí)說話人識(shí)別系統(tǒng),。
    本文以現(xiàn)有的幀級(jí)語音特征為基礎(chǔ),，結(jié)合語音的長時(shí)特性和改進(jìn)PCA方法，提出了一種適用于說話人識(shí)別的段級(jí)語音特征,，并分析了算法中的參數(shù)對(duì)識(shí)別性能的影響,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該算法在提高語音特征魯棒性的同時(shí),，提高了識(shí)別速度,，適用于實(shí)時(shí)說話人識(shí)別系統(tǒng)。
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