公开(公告)号：CN103730124A

公开(公告)日：2014-04-16

申请号：CN201310751241.5

申请日：2013-12-31

Applicant: 上海交通大学无锡研究院

Inventor： 包旭雷 ,  李为 ,  姚国勤 ,  朱杰 ,  董斌 ,  杭乐

IPC: G10L21/0208 ,  G10L25/78

Abstract: 本发明公开了一种基于似然比测试的噪声鲁棒性端点检测方法，分别从信噪比的估计、阈值的鲁棒性设置和拖尾失真消除三个方面进行改进，使得提出的算法相对于现有技术在低信噪比环境下尤其是非平稳噪声环境下具有更好的检测性能。本发明所述的方法与基于谐波特征的多观测似然比测试算法具有相似的语音边界检测正确率，但却比基于谐波特征的多观测似然比测试算法具有更好的声音检测精度，从而验证本方法要比传统的方法在性能上更为优异。同时，本方法在15dB和25dB的信噪比下具有相似的性能，说明它对噪声具有很好的鲁棒性。本方法在实际环境中可以作为语音识别或者声纹识别系统的前端预处理重要的有效方法，拥有很好的应用价值。

公开(公告)号：CN103730114A

公开(公告)日：2014-04-16

申请号：CN201310751242.X

申请日：2013-12-31

Applicant: 上海交通大学无锡研究院

Inventor： 李为 ,  朱杰 ,  姚国勤 ,  钱传根 ,  杭乐

IPC: G10L15/06 ,  G10L15/30

Abstract: 本发明公开了一种基于联合因子分析模型的移动设备声纹识别方法，包括背景模型库训练、用户声纹模型训练（说话人训练）和声纹确认（说话人确认）三大部分，并采用联合因子分析模型构建说话人空间、信道空间和残差空间三个子空间，利用联合因子分析模型技术，将声纹识别系统移植到移动设备端，使其成为一款可代替密码的身份确认应用产品。本发明对声纹识别在移动端应用的短板不足进行补充和改进，对说话人识别中的易变性干扰，包括信道易变性和会话易变性进行估计和补偿，使用户可以通过较短的语音进行训练和识别，并在不同背景环境下也能取得良好的识别效果。