检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2013年第6期53卷 813-817页

作者：张陈昊郑方王琳琳清华大学计算机科学与技术系清华信息科学技术国家实验室技术创新和开发部语音和语言技术中心信息技术研究院语音和语言技术中心北京100084

对于基于Gauss混合模型-通用背景模型(Gaussianmixure model-universal background model,GMM-UBM)方法的文本无关说话人识别,当测试语音时长缩短到很短时,识别率会严重下降。为了充分利用文本内容信息,该文提出了一种基于K-top多音素... 详细信息

对于基于Gauss混合模型-通用背景模型(Gaussianmixure model-universal background model,GMM-UBM)方法的文本无关说话人识别,当测试语音时长缩短到很短时,识别率会严重下降。为了充分利用文本内容信息,该文提出了一种基于K-top多音素类模型混合(KPCMMM)的建模方法。在音素识别阶段,利用语音识别得到训练语音的音素序列,在说话人识别阶段利用音素序列对每个说话人训练多个音素类模型,测试语音则在最相近的音素类模型上进行打分判决,K是选取的相近音素类数。由于音素类定义的不同,KPCMMM方法分为基于专家知识和数据驱动这两类。实验结果显示选择合适的K值可以得到更好的识别结果。不同的音素类定义方法的比较实验结果显示:当测试语音时长小于2s时,对比GMM-UBM基线系统,该方法的等错误率(EER)相对下降38.60%。

关键词：短语音说话人识别语音识别音素类多模型

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说话人识别中的分数域语速归一化

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清华大学学报（自然科学版） 2018年第4期58卷 337-341页

作者：艾斯卡尔·肉孜王东李蓝天郑方张晓东金磐石清华大学计算机科学与技术系、清华信息科学技术国家实验室技术创新和开发部语音和语言技术中心、信息技术研究院语音和语言技术中心北京100084 中国建设银行信息技术管理部北京100000

语速变化导致说话人识别系统性能显著下降。该文提出一种分数域语速归一化方法来降低语速变化对说话人识别系统的影响。由不同语速语音数据组成参考集（全局和局部）,对每一个登入说话人估计其对参考集中每一类参考语音的分数分布,局部... 详细信息

语速变化导致说话人识别系统性能显著下降。该文提出一种分数域语速归一化方法来降低语速变化对说话人识别系统的影响。由不同语速语音数据组成参考集（全局和局部）,对每一个登入说话人估计其对参考集中每一类参考语音的分数分布,局部参考集通过按相对语速划分全局参考集而获得。基于该文录制的语速数据库在GMM-UBM（Gaussian mixture model-universal background model）框架下对测试语音进行分数归一化,并通过训练数据扩展有效解决了数据系数问题,最终等错误率相对下降33.33%。研究结果表明：全局和局部归一化方法都有效减少了语速变化对说话人识别系统的影响。

关键词：说话人识别分数域语速归一化相对语速 GMM-UBM

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基于词义类簇的文本聚类

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中文信息学报 2013年第3期27卷 113-119页

作者：唐国瑜夏云庆张民郑方清华信息科学技术国家实验室技术创新和开发部语音和语言技术中心清华大学信息技术研究院语音和语言技术中心清华大学计算机科学与技术系北京100084 资讯通信研究院新加坡138632

文档表示是文本聚类的重要组成部分,该文旨在通过改进文档表示改进文本聚类。同义词和多义词现象是文档表示所面临的重要挑战。为此该文提出了词义类簇模型(Sense Cluster Model,SCM),在词义类簇空间上表示文档。SCM首先构造词义类簇空... 详细信息

文档表示是文本聚类的重要组成部分,该文旨在通过改进文档表示改进文本聚类。同义词和多义词现象是文档表示所面临的重要挑战。为此该文提出了词义类簇模型(Sense Cluster Model,SCM),在词义类簇空间上表示文档。SCM首先构造词义类簇空间,然后将文档表示在词义类簇空间上,获得每篇文档在每个词义类簇的概率。在词义类簇空间构造这一步骤中,首先利用词义归纳技术从文本中自动发现词义,接着采用词义聚类技术识别相同或者相似的词义从而获得词义类簇。词义类簇空间构造后,该文首先进行词义消歧,然后利用词义消歧的结果将文档表示在词义空间上。实验表明,SCM在标准测试集上的性能优于基线系统以及经典话题模型LDA。

关键词：文档聚类文档表示话题模型

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基于多音素类模型的文本无关短语音说话人识别

基于多音素类模型的文本无关短语音说话人识别

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第十二届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC'2013）

作者：张陈昊郑方王琳琳清华信息科学技术国家实验室技术创新和开发部语音和语言技术中心清华大学信息技术研究院语音和语言技术中心清华大学计算机科学与技术系

对于基于GMM-UBM方法的文本无关说话人识别,当测试语音时长缩短到很短时,识别率会严重下降。为了充分利用本文内容信息,本文提出了一种基于多音素类模型混合的建模方法。这种方法分为两个阶段,首先音素识别阶段和说话人识别阶段:在音素... 详细信息

对于基于GMM-UBM方法的文本无关说话人识别,当测试语音时长缩短到很短时,识别率会严重下降。为了充分利用本文内容信息,本文提出了一种基于多音素类模型混合的建模方法。这种方法分为两个阶段,首先音素识别阶段和说话人识别阶段:在音素识别阶段,利用语音识别得到训练语音的音素序列,在说话人识别阶段利用音素序列对每个说话人训练多个音素类模型,测试语音则在最相近的音素类模型上进行打分判决。不同的音素类定义方法在本文中进行了比较。实验结果显示,当测试语音时长小于2秒时,对比GMM-UBM基线系统,本文提出的方法的等错误率(EER)相对下降38.60%。

关键词：短语音说话人识别语音识别音素类多模型

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声纹识别技术及其应用现状

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信息安全研究 2016年第1期2卷 44-57页

作者：郑方李蓝天张慧艾斯卡尔.肉孜清华信息科学技术国家实验室技术创新和开发部语音和语言技术中心北京100084 清华大学信息技术研究院语音和语言技术中心北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084 贵州大学科技学院贵阳550001

随着信息技术的快速发展,如何准确认证一个人的身份、保护个人隐私和保障信息安全,成为当前亟需解决的问题.与传统身份认证方式相比,生物特征识别身份认证技术在使用过程中具有不会丢失、被盗或遗忘的特性;其不但快捷、方便,而且准确、... 详细信息

随着信息技术的快速发展,如何准确认证一个人的身份、保护个人隐私和保障信息安全,成为当前亟需解决的问题.与传统身份认证方式相比,生物特征识别身份认证技术在使用过程中具有不会丢失、被盗或遗忘的特性;其不但快捷、方便,而且准确、可靠.声纹识别作为当前最热门的生物特征识别技术之一,在远程认证等应用领域中具有独特优势,受到了越来越多的关注.以声纹识别技术及其应用现状为主线,将依次介绍声纹识别的基本概念、发展历程、应用现状及其行业标准化现状;综述声纹识别所面临的各类问题及其解决方案;最后对声纹识别技术以及应用的发展前景进行展望.

关键词：生物特征识别身份认证声纹识别发展历程技术应用

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句法特征在动词词义排歧中的应用

句法特征在动词词义排歧中的应用

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第五届全国青年计算语言学研讨会

作者：王宏显周强清华大学信息技术研究院语音和语言技术中心清华信息科学技术国家实验室技术创新与开发部语音和语言技术中心清华大学计算机科学与技术系

特征选取是用统计方法进行词义排歧的关键。本文通过句法块的分析结果,将主语和宾语、以及主语和宾语在知网中的归类信息应用于目标动词的词义排歧。实验表明,句法特征对于目标动词的词义排歧有重要作用,相对于仅使用词语和词性特征的系... 详细信息

特征选取是用统计方法进行词义排歧的关键。本文通过句法块的分析结果,将主语和宾语、以及主语和宾语在知网中的归类信息应用于目标动词的词义排歧。实验表明,句法特征对于目标动词的词义排歧有重要作用,相对于仅使用词语和词性特征的系统,加入人工标注句法特征后,拥有类动词正确率由83.7%提高到89.2%,存在类动词正确率由84.8%提高到86.1%。

关键词：句法特征词义排歧最大熵主语宾语

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生物特征识别技术综述

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信息安全研究 2016年第1期2卷 12-26页

作者：郑方艾斯卡尔.肉孜王仁宇李蓝天清华信息科学技术国家实验室技术创新和开发部语音和语言技术中心北京100084 清华大学信息技术研究院语音和语言技术中心北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084 江苏师范大学语言科学院江苏徐州221116

基于生物特征识别技术的身份认证是社会高度信息化和经济全球化的需求,是政府和商业领域必不可少的重要技术.为此,介绍了生物特征识别技术的基本原理、性能指标、关键技术、研究现状和技术应用等.全面调研了指纹、掌纹、虹膜、人脸、指... 详细信息

基于生物特征识别技术的身份认证是社会高度信息化和经济全球化的需求,是政府和商业领域必不可少的重要技术.为此,介绍了生物特征识别技术的基本原理、性能指标、关键技术、研究现状和技术应用等.全面调研了指纹、掌纹、虹膜、人脸、指静脉、声纹等不同的生物特征识别技术的研究现状,比较了各种生物特征识别技术在错误率、稳定性、实用性、处理速度和仿冒程度等方面的差异.此外,针对辨认和确认2种场景分别介绍了它们在各方面的应用情况,分析讨论了生物特征融合技术、生物特征安全性问题,介绍了该领域现有的行业和国家标准.最后对生物特征识别技术的发展前景给予展望.

关键词：生物特征识别身份认证指纹声纹人脸掌纹虹膜指静脉

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说话人识别中的分数域语速归一化研究

说话人识别中的分数域语速归一化研究

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第十四届全国人机语音通讯学术会议

作者：艾斯卡尔·肉孜王东李蓝天郑方张晓东金磐石清华大学计算机科学与技术系清华信息科学技术国家实验室技术创新和开发部语音和语言技术中心信息技术研究院语音和语言技术中心中国建设银行信息技术管理部

语速变化将导致语音频谱畸变,进而导致说话人识别系统性能显著下降。本文提出一种分数域归一化方法来降低语速变化对说话人识别系统的影响。在全局归一化算法中,不同语速语音的语音数据组成一个全局参考集合,对每一个登入的说话人估计... 详细信息

语速变化将导致语音频谱畸变,进而导致说话人识别系统性能显著下降。本文提出一种分数域归一化方法来降低语速变化对说话人识别系统的影响。在全局归一化算法中,不同语速语音的语音数据组成一个全局参考集合,对每一个登入的说话人估计该集合中的参考语音的分数分布在局部归一化算法中,将该全局参考集合中的语音按语速划分区间,在每个区间上估计参考语音分数分布。在测试阶段对测试语音在声称说话人模型上的识别分数进行分数归一化。为了对语速进行针对性研究,本文录制了包含快速、慢速和正常语速语音的CSLT-SPRateDGT2016语音数据库。基于该数据库在GMM-UBM框架下采用全局和局部归一化方法进行实验,实验表明两种归一化方法都显著提高了基线系统性能,等错误率相对下降17.77%和4.58%。进而,为了解决数据稀疏问题,本文对原数据库进行扩展,利用工具人为生成大量不同语速的语音数据。实验表明该数据扩展方法有效解决了数据稀疏问题,用两种归一化方法得到的等错误率比基线系统相对下降28.94%和33.33%。

关键词：分数域语速归一化相对语速 GMM-UBM 说话人识别

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基于PLAR的说话人确认系统的噪音鲁棒性研究

基于PLAR的说话人确认系统的噪音鲁棒性研究

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第十二届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC'2013）

作者：尹聪白静龚宬张陈昊郑方 Waleed H.Abdulla 太原理工大学信息工程学院清华信息科学技术国家实验室技术创新和开发部语音和语言技术中心清华大学信息技术研究院语音和语言技术中心清华大学计算机科学与技术系 The University of Auckland

针对MFCC特征的说话人确认系统在干净语音环境下具有很高识别率,但在噪音环境下急剧下降的缺点,本文构建了基于PLAR特征的说话人确认系统,并对系统的噪音鲁棒性进行研究。PLAR又称为感知对数面积比系数,是一种运用人类听觉感知原理来表... 详细信息

针对MFCC特征的说话人确认系统在干净语音环境下具有很高识别率,但在噪音环境下急剧下降的缺点,本文构建了基于PLAR特征的说话人确认系统,并对系统的噪音鲁棒性进行研究。PLAR又称为感知对数面积比系数,是一种运用人类听觉感知原理来表征说话人的个性信息的特征,具有运算速率快、抗噪性能强等特点。结果表明,PLAR特征具有较强的噪音鲁棒性,但抗噪性能与噪声种类相关,对平稳噪声的敏感度高于非平稳噪声。通过将PLAR与MFCC进行特征域和分数域的融合,体现出两者之间存在着互补性,二者的融合有效提高了说话人确认系统的识别性能。

关键词：说话人确认感知对数面积比系数(PLAR) 鲁棒性融合

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