基于频繁序列挖掘的声纹特征提取关键技术研究

摘要：

声纹识别,是根据声纹特征识别说话人身份的一种生物识别技术.与人脸识别、指纹识别、虹膜识别相比,声纹识别的数据获取更加便捷,不受时间地域的限制,数据采集成本更低,公众对声音采集的抵抗力较弱,已经在安防、刑侦、金融等多个领域被使用.而声纹识别算法的关键是描述特定对象的声纹特征,好的特征既要最大化保留说话人的语音特性,又要对噪音、语速、音量、说话内容等有较好的鲁棒性.针对语音数据较少、文本不相关情况下的声纹识别,本研究采用频繁序列挖掘技术对声音的梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)组成的序列进行挖掘,将挖掘到的频繁序列作为说话人的语音特征,再使用PLDA判别方法,结果显示该模型对语音数据较少的情况识别效果良好.

关键词：说话人识别、声纹识别、序列挖掘

所属期刊栏目：32

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：北华航天工业学院青年基金;河北省高等学校科学技术研究项目

在线出版日期：2022-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：10-12