模型調適之語者識別系統

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姓名

張文杰(Wen-Chieh Chang) 查詢紙本館藏

畢業系所

電機工程學系

論文名稱

模型調適之語者識別系統
(Model Adaptation Based Speaker Recognition Systems)

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摘要(中)

摘要
在本論文中，我們提出以回授式調適法為基礎的文字不特定語者辨識系統。首先將一個訓練良好的通用背景模型與系統使用者的少量調適語料利用貝式調適法來獲得語者特定模型，然後藉由回授方式再進一步調整模型參數，而由於回授過程中可取得更多的事前參數資訊，因此對於模型的調適能更有效地突顯出該語者的個人特色。針對貝式調適法中的缺點，即在很少量的調適語料下會因為沒有調適到的高斯分佈群而使得系統辨識的效能降低，回授式調適法讓調適語者模型參數有了更完善的描述，因而獲得調適上的改善。
另外，我們使用特徵語音調適法來進行語者調適工作，利用其在少量調適語料下的特殊表現來建置語者辨識系統，藉著眾多語者特定模型與不特定語者模型建構出特徵空間，運用主成分分析將重要的聲學訊息取出，再藉由少數具代表性的空間基底來線性組合出調適語者模型，以達成快速調適之目的，此方法不僅在語音辨識上有不錯的表現，在語者識別上亦有良好的效能。本論文中是以100位語者來做語者調適實驗，而由實驗的結果可發現此兩種調適方法都能夠在少量語料的情況下，即時地調適出語者模型且都有傑出的辨識效果。

關鍵字(中)

★ 特徵語音調適法
★ 回授式調適法

關鍵字(英)

★ Eigenvoice
★ Feedback Speaker Adaptation

論文目次

目錄 Ⅰ
附圖目錄 Ⅳ
附表目錄 Ⅵ
第一章緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 語者辨識概述 2
1.3 語者調適技術概述 4
1.4 研究方向 5
1.5 章節概要 6
第二章語者識別之基本技術 7
2.1 特徵參數擷取 7
2.2 語者模型建立 11
2.2.1 高斯混合模型 11
2.2.2 語者模型訓練流程 12
2.2.3 向量量化 13
2.2.4 EM演算法 16
2.3 語者識別 17
2.4 貝式調適法 18
2.5 特徵語音調適法 23
第三章系統架構 27
3.1 貝式調適法之分析 27
3.2 回授式語者調適法 29
3.3 特徵語音調適之語者識別 33
第四章語者辨識實驗之研究 38
4.1 語音資料庫 38
4.2 回授式調適法實驗 39
4.2.1 遞迴調適的影響 39
4.2.2 參數適用性之探討 42
4.2.3 加入判斷式 45
4.2.4 進階回授調適 48
4.3 特徵語音調適法實驗 50
4.3.1 語者特定模型的事前正規化 51
4.3.2 特徵語音調適法之辨識成效 52
第五章結論與未來展望 56
5.1 結論 56
5.2 未來展望 58
參考文獻 60
附圖目錄
圖 1.1 語者辨識系統之基本架構 3
圖 1.2 語者調適系統之基本架構 4
圖 2.1 特徵參數擷取流程圖 8
圖 2.2 高斯混合模型圖 11
圖 2.3 語者模型訓練流程圖 13
圖 2.4 二值分裂法訓練流程圖 15
圖 2.5 不同語者間supervector的排列方式 24
圖 2.6 特徵語音調適法方塊圖 26
圖 3.1 回授式語者調適流程圖 30
圖 3.2 不同語者間supervector的對齊方式 34
圖 3.3 特徵向量空間的呈現 36
圖 3.4 特徵語音調適之語者識別流程圖 37
圖 4.1 遞迴調適於1秒測試語料 40
圖 4.2 遞迴調適於3秒測試語料 40
圖 4.3 遞迴調適於5秒測試語料 41
圖 4.4 回授調適於1秒測試語料之參數調整 43
圖 4.5 回授調適於3秒測試語料之參數調整 43
圖 4.6 回授調適於5秒測試語料之參數調整 44
圖 4.7 不同比率之回授調適於1秒測試語料 45
圖 4.8 不同比率之回授調適於3秒測試語料 46
圖 4.9 不同比率之回授調適於5秒測試語料 46
圖 4.10 於不同特徵向量數目下正規化之辨識結果 51
圖 4.11 特徵語音調適法於不同語料量之結果 53
附表目錄
表 4.1 MAT2000語音資料庫 38
表 4.2 不同語者調適方式之平均辨識率(%)結果 48
表 4.3 特徵語音調適法在使用不同基底數的情況 51
表 4.4 特徵語音調適法於不同量語料之結果 52
表 4.5 特徵語音調適法在使用不同基底數的情形 53
表 4.6 傳統GMM在使用不同高斯分佈個數的情形 53

參考文獻

參考文獻
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指導教授

莊堯棠(Yau-Tarng Juang)

審核日期

2005-7-5

推文