語者辨識之研究

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姓名

賴彥輔(Yen-Fu Lai) 查詢紙本館藏

畢業系所

電機工程學系

論文名稱

語者辨識之研究
(The study of speaker recognition)

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摘要(中)

在本論文中，我們針對文字不特定的語者辨識系統，以高斯混合模型來代表每一位語者的聲紋特性。但是傳統的高斯混合模型需要大量的訓練語料，而且模型訓練時間長；為了改善這些缺點，我們利用語者調適的技術，將一個訓練良好的語者不特定模型調適成特定的語者模型。
我們使用訊號偏壓移除的技術來消除訓練語料中的通道效應，以獲得一個乾淨的語者不特定模型；此外，由於語者不特定模型的訓練語料龐大，為了減短訓練時間，我們採用向量量化的方法，事先將訓練語料作分群，再對每一群訓練一個高斯混合模型。
我們也將比較不同調適方法在語者辨識系統上的效果。在調適語料充足時，貝氏調適法可以有不錯的效果；但是在少量調適語料的情況下，模型中沒有調適的高斯分布會使得辨識的效能降低。因此對於少量的調適語料，我們提出一個加入模糊控制器的向量場平滑化演算法，以提升系統的辨識效能。
在本論文中，以100位語者來作語者辨識實驗。由實驗的結果可發現，本論文所使用之方法能夠在少量的語料下，快速的訓練出語者模型，並且也有良好的辨識效果。

摘要(英)

In this thesis, we focus on the text-independent speaker recognition by using Gaussian mixture models (GMMs). However, general GMMs need large amounts of training data and training time; in order to improve these shortcomings, we use adapted GMM to replace the general GMMs.
We get a clean speaker-independent model by using signal bias removal (SBR), and reduce the training time by vector quantization (VQ). Furthermore, we apply different adaptation methods to adapt the speaker models from a speaker-independent model. Maximum a posteriori (MAP) estimation has a good performance. However, on the condition of sparse adaptation data, some untrained parameters may reduce the performance. For this problem, we propose the approach of vector field smoothing by using a fuzzy controller to improve the performance.

關鍵字(中)

★ 調適高斯混合模型
★ 語者辨識
★ 語者識別
★ 語者驗證

關鍵字(英)

★ adapted Gaussian mixture model
★ speaker verification
★ speaker recognition
★ speaker identification

論文目次

摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．Ⅰ
目錄．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．Ⅱ
附圖目錄．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．V
附表目錄．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． Ⅶ
第一章緒論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1
1.1 研究動機．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
1.2 語者辨識概述．．．．．．．．．．．．．．．．．． 2
1.3 研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 4
1.4 章節概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 5
第二章語者辨識之基本技術．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1 特徵參數萃取．．．．．．．．．．．．．．．．．． 6
2.2 語者模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．． 10
2.2.1 高斯混合模型．．．．．．．．．．．．．．．． 10
2.2.2 向量量化．．．．．．．．．．．．．．．．． 11
2.2.3 EM演算法．．．．．．．．．．．．．．．． 14
2.2.4 語者模型訓練流程．．．．．．．．．．．．．． 15
2.3 語者辨識．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.3.1 語者識別．．．．．．．．．．．．．．．．． 16
2.3.2 語者驗證．．．．．．．．．．．．．．．．． 17
2.3.3 背景語者模型．．．．．．．．．．．．．．．19
2.3.4 辨識效能評估．．．．．．．．．．．．．．．． 20
第三章系統架構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.1 語者不特定模型的訓練．．．．．．．．．．．．．．24
3.1.1 訊號偏壓移除．．．．．．．．．．．．．．． 24
3.1.2 向量量化高斯混合模型．．．．．．．．．．．． 27
3.2 調適的語者模型．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.2.1 貝氏調適法．．．．．．．．．．．．．．．． 30
3.2.2 調適高斯混合模型．．．．．．．．．．．．．． 31
3.2.3 對數相似度比快速計分法．．．．．．．．．．． 35
3.3 少量語料的語者模型調適方法．．．．．．．．．．．37
3.3.1 向量場平滑化．．．．．．．．．．．．．．． 38
3.3.2 加入模糊控制器之向量場平滑化．．．．．．． 42
第四章語者辨識實驗．．．．．．．．．．．．．．．．．． 47
4.1 語音資料庫．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
4.2 語者不特定模型實驗．．．．．．．．．．．．．．． 48
4.2.1 高斯分布個數的影響．．．．．．．．．．．． 49
4.2.2 向量量化高斯混合模型的影響．．．．．．．．． 51
4.2.3 訊號偏壓移除的影響．．．．．．．．．．．．． 53
4.3 調適語者模型實驗．．．．．．．．．．．．．．．．56
4.3.1 傳統高斯混合模型與調適高斯混合模型的比較． 56
4.3.2 調適語料長度對貝氏調適法的影響．．．．．．． 60
4.3.3 加入向量場平滑化的影響．．．．．．．．．．． 62
第五章結論與未來展望．．．．．．．．．．．．．．．．．66
5.1 結論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
5.2 未來展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
參考文獻．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

參考文獻

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【5】Campbell J.P. Jr., “Speaker Recognition: A Tutorial”, Proceedings of the IEEE, Vol.85, Sep 1997, pp. 1437-1462.
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【17】J. Takahashi and S. Sagayama, “Vector-Field-Smoothed Bayesian Learning for Incremental Speaker Adaptation”, ICASSP-95, Vol. 1, pp696-699, 1995.
【18】M. Tonomura, T.Kosaka, S. Matsunaga, “Speaker Adaptation Based on Transfer Vector Field Smoothing Using Maximum A Posteriori Probability Estimation”, ICASSP-95, Vol. 1, pp. 688-691, 1995.
【19】吳金池，“語者辨識系統之研究”，國立中央大學電機工程研究所碩士論文，民國九十一年。
【20】鍾偉仁，“語者辨認與驗證之初步研究”，國立台灣大學電信工程研究所碩士論文，民國九十年。

指導教授

莊堯棠(Yau-Tarng Juang)

審核日期

2003-6-13

推文