一种改进的LBG算法在声纹识别中的应用.pdf

### 一种改进的LBG算法在声纹识别中的应用 #### 概述 本文献讨论了一种改进的矢量量化（Vector Quantization, VQ）算法在声纹识别中的应用，该算法基于Linde-Buzo-Gray (LBG)算法进行改进。LBG算法是一种经典的矢量量化算法，广泛应用于语音编码、图像压缩等多个领域。本文通过优化现有的声纹识别技术，提高了声纹识别的准确性和效率。 #### 声纹识别技术背景 声纹识别是一种根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数自动识别说话人身份的技术。这一技术的核心包括两个关键过程：语音特征提取和声纹模型建立。其中，特征提取是从说话人的语音信号中提取能够表征说话人特性的基本特征；声纹模型建立则是根据提取的特征参量为每个说话人建立一个模型或参数集合，以便后续的识别操作。 #### LBG算法与MFCC 在声纹识别过程中，常用的倒谱参数包括线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）。MFCC因其良好的识别性能和较高的抗噪能力而在实践中得到了广泛应用。MFCC是通过对语音信号进行预处理、傅里叶变换、滤波、离散余弦变换等一系列步骤获得的。它采用了符合人耳听觉特性的Mel频率尺度，能够更好地模拟人类听觉系统的响应。 #### 改进的LBG算法 本文献提出的改进算法主要聚焦于两个方面： 1. **特征分量的筛选**：为了提高识别率并减少空包腔的产生，研究者提出了对MFCC分量进行筛选的方法。通过分析不同分量对于识别任务的重要性，选取最具代表性的分量作为量化标准。具体来说，可以通过增减分量的方法考察每个特征分量的权重，并计算出每个倒谱分量的平均权重，以此为依据进行筛选。 2. **质心的优化**：传统的LBG算法在训练过程中会产生大量的质心，这些质心用于构建声纹模型。然而，过多的质心会导致计算复杂度增加，从而降低识别效率。本文献通过优化质心的选择和更新机制，提高了模型的精度同时减少了匹配次数，进而降低了运行时间。 #### 实验结果 经过测试，采用改进的LBG算法后，语音的平均识别率达到了92%以上，实时识别率达到90%以上。相比于传统LBG算法，改进后的算法在识别精度和速度方面都有显著提升。这表明，通过特征分量的筛选及质心优化，可以有效提高声纹识别系统的性能。 #### 结论 本文献提出了一种针对声纹识别的改进LBG算法，通过优化MFCC分量筛选和质心更新机制，显著提高了声纹识别的准确率和运行效率。这种方法为声纹识别技术的实际应用提供了有力的支持，具有重要的理论意义和应用价值。未来的研究可以进一步探索更多高效的特征提取方法以及更精细的模型优化策略，以进一步提升声纹识别系统的性能。