【摘 要】
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随着科学与社会的发展,人们对语音识别技术提出了更加苛刻的要求。其中,单人语音识别技术已经发展到了较高水平,但是对于多人语音信号的识别效果并不理想,主要表现在难以确定说话人的身份,即某段语音是由哪个人说的。针对这个问题,本文将语音分离与说话人识别相结合,提出一种多人混合语音信号的识别技术,该技术主要用于多人语音信号的身份鉴别,对于语音内容的识别则不关注。本文的研究内容主要包括语音分离和说话人识别两部
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随着科学与社会的发展,人们对语音识别技术提出了更加苛刻的要求。其中,单人语音识别技术已经发展到了较高水平,但是对于多人语音信号的识别效果并不理想,主要表现在难以确定说话人的身份,即某段语音是由哪个人说的。针对这个问题,本文将语音分离与说话人识别相结合,提出一种多人混合语音信号的识别技术,该技术主要用于多人语音信号的身份鉴别,对于语音内容的识别则不关注。本文的研究内容主要包括语音分离和说话人识别两部分:1、语音分离:现阶段常用的语音分离模型大多基于循环神经网络,不能有效利用语音信号的空间特征信息。针对这一问题本文提出了一种基于卷积神经网络、门控循环单元与注意力机制的CNN-GRU-Attention模型,以幅度谱作为输入,通过卷积神经网络提取幅度谱的空间特征,采用门控循环单元对时序信息进行建模。针对长序列信息容易丢失的问题在模型中引入注意力机制模块Attention Cell Wrapper,使神经网络借助序列信息识别各部分的重要性,改善语音分离效果。通过对比实验,验证了模型相对于传统语音分离模型的优越性能,全局归一信号失真比达到了7.8d B,全局信号干扰比达到了13.8d B。2、说话人识别:针对说话人识别问题建立了基于残差神经网络、门控循环单元与注意力机制的说话人识别模型。将语音信号进行预加重、特征参数提取等处理后,输入残差网络提取特征信息,由于卷积过程中产生大量通道,含有噪声与静音段等冗余信息,针对这一问题引入了注意力机制模块SEnet改进模型,对包含重要信息的通道给予更大的关注,提升识别效果。然后经过门控循环单元处理时序信息。选用了三元损失函数对网络进行训练,提升了对于相似样本的识别效果。最后设计对比试验,实验结果表明本文提出的说话人识别模型的等错误率达到了4%,识别准确率达到了91.5%,效果优于传统的高斯混合模型与DNN-based i-vector方法。
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