[发明专利]一种基于DBSCAN算法的声纹识别方法有效
申请号: | 201610561186.7 | 申请日: | 2016-07-15 |
公开(公告)号: | CN106205624B | 公开(公告)日: | 2019-10-15 |
发明(设计)人: | 唐家博;张雪洁;黄星期;金薛冬;李瑞;李智 | 申请(专利权)人: | 河海大学 |
主分类号: | G10L17/08 | 分类号: | G10L17/08;G10L17/04;G10L17/02 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 姜慧勤 |
地址: | 211100 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于DBSCAN算法的声纹识别方法,包括语音特征的提取,语音片段相似度的评价,训练集语音的筛选,对检验语音的判断算法。其中,语音特征提取采用mel倒谱系数进行特征提取;语音相似度评价采用余弦相似度进行相似度的计算;训练语音的筛选采用固定阈值进行筛选;对检验语音的判断利用改进的DBSCAN算法进行判断。本发明基于DBSCAN算法的声纹识别方法,不需要很庞大的训练集,只需要一些经过筛选的训练语音作为训练集即可,并且利用这些训练语音的分布特性对检验语音进行判别,具有十分良好的用户体验和较高的识别率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 dbscan 算法 声纹 识别 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于DBSCAN算法的声纹识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,获取检验语音和某说话人的训练集语音,训练集语音包含预设的偶数个训练语音,利用mel倒谱系数分别对训练集语音和检验语音进行语音特征提取,得到各自对应的语音特征向量;步骤2,对步骤1得到的训练集语音的语音特征向量,利用基于余弦相似度的分组筛选方法进行筛选,当经过筛选后得到的语音特征向量的个数少于步骤1预设的训练语音的个数时,继续获取训练语音,并进行语音特征提取和筛选,直至最后得到的语音特征向量的个数满足步骤1预设的训练语音的个数;步骤3,利用改进的DBSCAN算法对检验语音进行识别,在改进的DBSCAN算法中,利用距离参数计算检验语音与训练语音是否相似的阈值时,定义距离参数为利用区间估计计算该阈值时的置信区间的大小。
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