非目标说话人GMM与BP神经网络声纹研究.pdf

《非目标说话人GMM与BP神经网络声纹研究》探讨了在声纹识别技术中，如何利用非目标说话人的高斯混合模型（GMM）和反向传播（BP）神经网络来提升识别准确率。声纹识别作为生物特征识别的一种，因其便捷性和低成本而受到广泛关注。传统的GMM方法在声纹识别中遇到的主要问题是，当目标用户数据有限时，模型可能无法准确捕捉特定用户的特征。 文章指出，高斯混合模型是语音数据建模的有效工具，但预设的高斯分量数量和EM算法的迭代可能会导致模型无法充分适应复杂的语音环境，尤其在数据分布不均匀的情况下，识别效果会受到影响。为解决这个问题，研究者提出了一种新方法，即利用非目标用户的GMM模型，结合BP神经网络，以增强模型的适应性并提高识别准确率。 具体来说，该方法首先用大量非目标用户的语音数据训练GMM模型，这个模型能捕获一般的语音特性，而非特定用户的特征。然后，利用少量目标用户的语音数据对这个模型进行微调，突出目标用户的声音特征。这一过程类似于贝叶斯先验模型，通过非目标用户数据给出语音特征在GMM模型上的分布状态，再通过MAP算法对目标用户的模型进行优化。 实验部分，研究者使用了Intel Xeon E5-2600 CPU、NVIDIA GeForce GTX1080Ti GPU和64GB内存的上位机平台，以及ST-CMDS-20170001_1-OS数据集进行实验。实验结果显示，仅使用GMM模型时，目标用户的识别准确率为88.73%，而在引入BP神经网络后，识别准确率提高到93.45%，证明了该方法的有效性。 该研究通过结合非目标说话人的GMM和BP神经网络，成功提升了声纹识别的准确率，为声纹识别技术提供了新的思路和方法。未来的研究可能涉及更复杂的神经网络结构、更大的数据集以及更高效的模型训练策略，以进一步提高声纹识别的性能。此外，这种方法也适用于其他领域，如生物特征识别和模式识别，其中需要处理有限样本和复杂分布的问题。