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声纹采集详情

声纹采集系统的性能受许多因素的影响,包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统鲁棒性,是要提高系统克服这些因素影响的能力,使系统 在不同的应用环境、条件下性能稳定;自适应的目的,是根据不同的影响来源,自动地、有针对性地对系统进行调整,在使用中逐步提高性能。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。

解决办法按针对声纹特征的方法(以下称特征方法)和模型调整的方法(以下称模型方法)分为两类。前者需要寻找更好的、高鲁棒性的特征参数,或是在现有的特征 参数基础上,加入一些特定的处理方法。后者是利用少量的自适应语料来修正或变换原有的说话人无关(SI)模型,从而使其成为说话人自适应(SA)模型。

说话人自适应的特征方法有说话人规一化和说话人子空间法,模型方法有贝叶斯方法、变换法和模型合并法。

声纹系统中的噪声,包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征,模型方法有并行模型组合PMC 方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA滤波,模型方 法有倒谱平移。