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《基于仿生模式識(shí)別的說(shuō)話人辨認(rèn)方法研究.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第21卷第7期系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)?Vol.21No.72009年4月JournalofSystemSimulationApr.,2009基于仿生模式識(shí)別的說(shuō)話人辨認(rèn)方法研究1111,2李燕萍,唐振民,錢博，張燕(1.南京理工大學(xué)模式識(shí)別與智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室，南京210094；2.金陵科技學(xué)院信息技術(shù)學(xué)院，南京211169)摘要：仿生模式識(shí)別方法模仿了人類進(jìn)行事物分辨過(guò)程中的行為特征，強(qiáng)調(diào)了類內(nèi)事物的相關(guān)性，利用“熟識(shí)”程度代替“分類”。與傳統(tǒng)模式識(shí)別方法注重發(fā)掘類間特征差異性相比，給出了一種新的思路。仿生模式識(shí)別方法的難點(diǎn)在于針對(duì)同一類事物的有限個(gè)樣本在特征空間中建立有效
2、的連續(xù)覆蓋。提出了一種利用改進(jìn)的最近鄰方法產(chǎn)生類覆蓋區(qū)的新算法，該算法認(rèn)為同一類中任意兩個(gè)樣本間的特征是漸變的，從而生成更多虛擬的樣本點(diǎn)，并根據(jù)兩個(gè)樣本特征點(diǎn)之間的距離確定虛擬樣本點(diǎn)的覆蓋范圍。利用該算法實(shí)現(xiàn)了說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠有效地排除冒充者話音的干擾，在有大量冒充說(shuō)話人的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，能夠大大提高系統(tǒng)的識(shí)別率。關(guān)鍵詞：仿生模式識(shí)別；改進(jìn)的最近鄰算法；說(shuō)話人辨認(rèn);類內(nèi)特征連續(xù)性準(zhǔn)則中圖分類號(hào)：TN912.34文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1004-731X(2009)07-1912-04MethodofBiomimeticPatternRecognit
3、ionforSpeakerIdentification1111,2LIYan-ping,TANGZhen-min,QIANBo,ZHANGYan(1.DepartmentofComputer,NanjingUniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,China;2.JinlingInstituteofTechnology,Nanjing211169,China)Abstract:ThemethodofBiomimeticPatternRecognition(BPR)isclosertothefunctionofh
4、umanbeingratherthantraditionalstatisticalpatternrecognitionusing“optimalseparating”,whichisbasedon“mattercognition”insteadof“matterclassification”.TheBPRintendstofindtheoptimalcoveringofsamplefeaturesinthesameclass.AnewBPRmethodwasproposedbasedonimprovednearestneighbor(INN),whichacte
5、dthroughcoveringthehighdimensionalgeometricaldistributionofthesampleclassinthefeaturespacebasedonthePrincipleofHomologyContinuity(PHC).Thisnewalgorithmthinksthatifthedifferencebetweentwosamplesofthesameclasschangesgradually,agradualchangesequencemustexistbetweenthetwosamples.Experime
6、ntalresultsindicatethatthenewINNmethodbasedonBPRcaneffectivelyavoidthedisturbanceofimpostors.Itcanimprovetherecognitionperformanceremarkablythantraditionalmethodswhenthereareplentyofimpostorsinrecognitionsystem.Keywords:biomimeticpatternrecognition;improvednearestneighbor;speakeriden
7、tification;principleofhomology-continuity1被廣泛的應(yīng)用于物體識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域，引言[4-6]并取得了令人振奮的成果。說(shuō)話人識(shí)別的主要目的是從待識(shí)語(yǔ)音中尋找說(shuō)話人信仿生模式識(shí)別的難點(diǎn)在于利用有限的樣本建立整個(gè)類息并根據(jù)需求給以判定或分類。從上世紀(jì)50年代起，很多的特征覆蓋，為此，研究者們提出了很多算法[3-6]。由于神研究者對(duì)說(shuō)話人識(shí)別進(jìn)行了深入研究，在特征提取、建模方經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的局部覆蓋能力，絕大多數(shù)工作都從這方面[1]法等方面做出了貢獻(xiàn)。許多有效的說(shuō)話人識(shí)別方法被陸續(xù)展開(kāi)。本文提出了一種改進(jìn)的最近
8、鄰方法[7]的覆蓋方案，
