《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置:首頁(yè) > 嵌入式技術(shù) > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 基于聽(tīng)覺(jué)模型的說(shuō)話人語(yǔ)音特征提取
基于聽(tīng)覺(jué)模型的說(shuō)話人語(yǔ)音特征提取
來(lái)源:微型機(jī)與應(yīng)用2012年第1期
何朝霞,,潘 平
(貴州大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息學(xué)院,,貴州 貴陽(yáng) 550025)
摘要: 基于聽(tīng)覺(jué)模型的特性,,仿照MFCC參數(shù)提取過(guò)程,提出了一種基于Gammatone濾波器組的說(shuō)話人語(yǔ)音特征提取方法,。該方法用Gammatone濾波器組代替三角濾波器組求得倒譜系數(shù),,并且可以調(diào)整Gammatone濾波器組的通道數(shù)和帶寬,。將該方法所求得的特征在高斯混合模型識(shí)別系統(tǒng)中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,,該特征在一定情況下優(yōu)于MFCC特征在系統(tǒng)的識(shí)別率,同時(shí)在Gammatone濾波器組通道數(shù)較高或?yàn)V波器帶寬較小的情況下,,系統(tǒng)具有較高的識(shí)別率,。
Abstract:
Key words :

摘  要: 基于聽(tīng)覺(jué)模型的特性,仿照MFCC參數(shù)提取過(guò)程,,提出了一種基于Gammatone濾波器組的說(shuō)話人語(yǔ)音特征提取方法,。該方法用Gammatone濾波器組代替三角濾波器組求得倒譜系數(shù),并且可以調(diào)整Gammatone濾波器組的通道數(shù)和帶寬,。將該方法所求得的特征在高斯混合模型識(shí)別系統(tǒng)中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該特征在一定情況下優(yōu)于MFCC特征在系統(tǒng)的識(shí)別率,,同時(shí)在Gammatone濾波器組通道數(shù)較高或?yàn)V波器帶寬較小的情況下,系統(tǒng)具有較高的識(shí)別率,。
關(guān)鍵詞: 聽(tīng)覺(jué)模型,;Gammatone濾波器組;MFCC,;特征,;識(shí)別率

 聲音的感受細(xì)胞在內(nèi)耳的耳蝸部分,,而基底膜是耳蝸接收聲音最重要的組織。聲波在外耳腔引起空氣振動(dòng),,從而引起行波沿基底膜的傳播[1],。基底膜內(nèi)有許多平行走向的膠原樣纖維,,稱為聽(tīng)弦,。聽(tīng)弦長(zhǎng)短不同,靠近蝸底較窄,,靠近蝸?lái)斴^寬,。基底膜約有24 000條聽(tīng)弦,,能夠?qū)Σ煌l率的聲音產(chǎn)生共鳴,,分別反映不同頻率的聲音[2]。不同頻率的聲音產(chǎn)生不同的行波,,其峰值出現(xiàn)在基底膜的不同位置上,,研究發(fā)現(xiàn),不同的聲音頻率沿著基底膜的分布是對(duì)數(shù)型的[3],。
 早在1992年,,PATTERSON R就提出了耳蝸模型,該模型是基于一系列帶通濾波器——Gammatone濾波器組[4]實(shí)現(xiàn)的,,該濾波器組能夠很好地模擬基底膜的分頻特性,。本文提出了一種基于Gammatone濾波器組的特征提取方法,該方法能夠很好地提取說(shuō)話人語(yǔ)音信號(hào)的特征,,并且具有很高的識(shí)別率,。


 



 從圖6可以看出,64通道的GFCC靜態(tài)特征參數(shù)比MFCC靜態(tài)特征具有更好的識(shí)別率,。
 同時(shí),,將不同order值、不同濾波器組通道數(shù)所得的GFCC參數(shù)在識(shí)別系統(tǒng)中進(jìn)行了識(shí)別率比較,,如圖7所示,。其中,order值分別為0.1,、0.5,、1,濾波器組通道數(shù)分別為48,、64,、128。從圖7可以看出,,濾波器組通道數(shù)越高,,識(shí)別率越高,;order值越小,識(shí)別率越高,。

 本文介紹了基于人耳聽(tīng)覺(jué)特性的Gammatone濾波器組的特征提取方法,,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該特征在濾波器通道數(shù)較多或ERB(f)較小時(shí)具有較高的識(shí)別率。但是同時(shí)也得出只有在濾波器組通道數(shù)較高時(shí)才有較高的識(shí)別率,,增加了數(shù)據(jù)的復(fù)雜度,。在以后的研究中需要考慮通過(guò)降低濾波器組的通道數(shù)提高識(shí)別率的方法。
參考文獻(xiàn)
[1] JOHANNESMA P I M. The pre-response stimulus ensemble of neurons in the cochlear nucleus[C]. Proceedings of the Symposium on Hearing Theory,, 1972:58-69.
[2] COOKE M P. Modeling auditory proeessing and organization[M]. Cambridge,,U.K: Cambridge University Press,1993.
[3] 韓紀(jì)慶,,張磊,,鄭浩然.語(yǔ)音信號(hào)處理[M].北京:清華大學(xué)出版社,2008.
[4] SLANEY M. An efficient implementation of the patterson-holdswort auditory filter bank. Apple ComPuter Teehnieal RePort#35 Pereeption GrouP-Advaneed Technology GrouP[R]. ComPuter,, Inc:Apple,, 1993.
[5] Shao Yang, Wang Deliang. Robust speaker identification using auditory features and computational auditory scene analysis[C]. IEEE International Conference on Acoustics,, Speech,, and Signal Processing,2008,,5:1589.
[6] SRINIVASAN S,, Wang Deliang. Transforming Binary uncertainties for robust speech recognition[C]. IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing,, 2007,,15(7):2130-2140.
[7] Wang  Deliang, BROWN G J. Computational auditory scene analysis: principles,, algorithms,, and applications[M]. Hoboken, NJ: Wiley-IEEE Press,, 2006.
[8] 王男,,錢(qián)志鴻,王雪,,等.基于伽馬通濾波器組的聽(tīng)覺(jué)特征提取算法研究[J].電子學(xué)報(bào),,2010,38(3).

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng),,未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載,。