基于GMMi—vector的說話人識(shí)別研究

王致垚

摘 要：語音識(shí)別技術(shù)飛速發(fā)展，在現(xiàn)實(shí)生活中扮演著越來越重要的角色，語音識(shí)別簡(jiǎn)單來說就是讓計(jì)算機(jī)理解人的語音，它有兩大研究領(lǐng)域：語種識(shí)別和說話人識(shí)別。說話人識(shí)別是指計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別出語音來自那個(gè)說話人，在身份驗(yàn)證等眾多領(lǐng)域有很廣泛的應(yīng)用。本文著重探究哪種細(xì)微聲音對(duì)說話人識(shí)別的效果好，這些細(xì)微聲音有“嗯”“嘖嘖”“清嗓子”“清鼻子”等，最后進(jìn)行人機(jī)大戰(zhàn)，得出機(jī)器的準(zhǔn)確率普遍比較高的結(jié)論。

關(guān)鍵詞：語音識(shí)別;說話人識(shí)別;高斯混合模型;深度學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 前言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起，手機(jī)APP的廣泛應(yīng)用以及移動(dòng)電子商務(wù)的需求，人們對(duì)安全保密系統(tǒng)的要求也越來越高。除了傳統(tǒng)的密碼輸入方式外，基于生物特征的身份認(rèn)證（如指紋、虹膜、掌紋以及人臉等）成為目前最主要的研究方向。在這其中，語音信號(hào)是用于個(gè)人身份辨識(shí)和確認(rèn)的一種有效的生物特征，其技術(shù)在生物識(shí)別中占有重要地位。

語音信號(hào)處理是用數(shù)字信息技術(shù)處理語音，可以分為語音合成、語音識(shí)別、語音編程和說話人識(shí)別。說話人識(shí)別是指從語音信號(hào)中提取說話人的特征，并對(duì)說話人進(jìn)行識(shí)別的研究領(lǐng)域。說話人識(shí)別實(shí)際上是一個(gè)模型識(shí)別問題。而基于Kaldi的GMM i-vector說話人識(shí)別系統(tǒng)則是其中比較新穎的技術(shù)。本文探討的是利用i-vector說話人識(shí)別系統(tǒng)來處理一些比較特殊的問題。

1 說話人識(shí)別研究的目的及意義

信息輸入方式的變化，也是由于生物識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。說話人識(shí)別技術(shù)能夠更加快捷便利的確定說話人的身份，能夠應(yīng)用于說話人核對(duì)，（例如語音類別身份證）電子設(shè)備，信息系統(tǒng)的安全工作，刑偵技術(shù)的人員追蹤，公安、軍事、機(jī)密的防護(hù)等眾多領(lǐng)域、將會(huì)在電腦、手機(jī)、汽車、電子鎖等電子產(chǎn)品上有眾多應(yīng)用

說話人識(shí)別也叫做聲紋識(shí)別，屬于生物識(shí)別技術(shù)的一種。相對(duì)于傳統(tǒng)認(rèn)證，具有安全、保密、不易偽裝、不會(huì)遺忘或丟失，方便等優(yōu)點(diǎn)。比起其他的生物識(shí)別技術(shù)，說話人識(shí)別更有廉價(jià)、簡(jiǎn)潔輕便、應(yīng)用廣泛、易于操作和接受等優(yōu)點(diǎn)。

2 說話人識(shí)別發(fā)展概述

1876年貝爾（Bell）發(fā)明了電話。1952年Davis等人在貝爾實(shí)驗(yàn)室研制出第一個(gè)10個(gè)英語字母的語音識(shí)別設(shè)備。1956年Cooley和Tukey提出了離散傅里葉變換的快速算法（FFT算法）。20世紀(jì)80年代，人們應(yīng)用非線性技術(shù)提出了梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC），MFCC是最實(shí)用的語音特征參數(shù)。在20世紀(jì)90年代后期，高斯混合模型（GMM，在HMM的基礎(chǔ)上被提出）被應(yīng)用到了說話人識(shí)別，GMM成了現(xiàn)在說話人識(shí)別的基礎(chǔ)。21世紀(jì)后，人們?cè)诟咚够旌夏Ｐ偷幕A(chǔ)上提出了高斯混合模型—通用背景模型（GMM—UBM），克服了外部環(huán)境的干擾。GMM—UBM成為目前說話人識(shí)別領(lǐng)域最為經(jīng)典的建模方法。

1997年，IBM 將ViaVoice應(yīng)用于商業(yè)。2011年iPhone手機(jī)上出現(xiàn)了Siri語音助手服務(wù)，語音識(shí)別技術(shù)在生活中普及開來。現(xiàn)在幾乎身邊的電子設(shè)備如手機(jī)、電腦、iPad都會(huì)具備語音識(shí)別功能。

3 說話人識(shí)別的研究方法

3.1 說話人識(shí)別的基本流程

說話人識(shí)別實(shí)際上是一個(gè)模型識(shí)別類型，其基本原理是將識(shí)別目標(biāo)說話人形成的特征模型與訓(xùn)練好的特征模型進(jìn)行匹配。根據(jù)匹配的距離或概率近似度來判斷說話者是訓(xùn)練模型中的哪個(gè)人（說話人辨認(rèn)），或是否是被申明的人（說話人確認(rèn)）。

3.1.1 預(yù)處理

預(yù)處理指令可以使輸入的語音信號(hào)在不同的執(zhí)行環(huán)境中方便被修改或翻譯。大致分為預(yù)加重、分幀加窗和端點(diǎn)檢測(cè)。

3.1.2 特征提取

特征提取是在音頻中提取能夠代表說話人語音特征的信息，消除無用的信息。從而有利于后續(xù)的特征比較，提取的特征能夠直接辨別說話人身份，充分體現(xiàn)不同語音間的差異。

3.1.3 訓(xùn)練過程：訓(xùn)練模型、模型參數(shù)儲(chǔ)存

根據(jù)提取的特征參數(shù)建立說話人的模型，建立訓(xùn)練過程的模型。建立模型的方法分為模板匹配法和概率統(tǒng)計(jì)模型法。并將模型進(jìn)行儲(chǔ)存，作為識(shí)別過程中的匹配模板。

3.1.4 測(cè)試過程：匹配得分，決策判斷

將待測(cè)試的語音文件的特征參量與已建立的模型庫進(jìn)行對(duì)比、匹配和識(shí)別，計(jì)算出來得分，查看相似性的最大值，根據(jù)相似性匹配說話人。

值得一提的是，如果被測(cè)試的音頻文件不屬于已知的說話人模型。（閉集情況）系統(tǒng)不能隨意抽取相似得分的最大值，因?yàn)檫@樣會(huì)將陌生說話人誤判為模型庫中的某一說話人。應(yīng)當(dāng)確定一個(gè)適當(dāng)大小的閾值，判斷測(cè)試語音是否屬于已經(jīng)建立模型的說話人。若測(cè)試得分低于閾值則系統(tǒng)判斷測(cè)試音頻不屬于任何一個(gè)說話人模型。

3.2 說話人識(shí)別的傳統(tǒng)方法

在提取特征之后，要進(jìn)行模型訓(xùn)練。在模型匹配方面，大體分為模板匹配法和概率統(tǒng)計(jì)模型法。

可是在實(shí)際應(yīng)用中，常常會(huì)受到周邊噪聲的干擾，對(duì)基于GMM的說話人識(shí)別系統(tǒng)要求便有所增加，因此要訓(xùn)練準(zhǔn)確的高斯混合模型需要很多語音數(shù)據(jù)，而每一個(gè)訓(xùn)練說話人的語音又不夠，因此UBM通用背景模型便被提出來了。在眾多語音數(shù)據(jù)中訓(xùn)練好一個(gè)和說話人特征無關(guān)的通用背景模型來模擬實(shí)際的外部環(huán)境，通過自適應(yīng)算法來得到目標(biāo)的說話人模型。

4 細(xì)微聲音識(shí)別實(shí)驗(yàn)

4.1 實(shí)驗(yàn)原理

說話人識(shí)別是一類典型的模式識(shí)別類型，包括說話人模型訓(xùn)練和測(cè)試語音打分判決兩個(gè)階段。

訓(xùn)練階段：對(duì)每個(gè)使用系統(tǒng)的說話人預(yù)留充足的語音;對(duì)預(yù)留語音提取聲學(xué)特征;根據(jù)提取的聲學(xué)特征訓(xùn)練得到說話人模型;將每個(gè)說話人模型存入說話人模型庫中。

測(cè)試階段：系統(tǒng)獲取待測(cè)試識(shí)別的語音;與訓(xùn)練階段相同，提取測(cè)試語音的聲學(xué)特征;將測(cè)試語音的聲學(xué)特征與說話人模型庫進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)預(yù)先定義的相似性準(zhǔn)則，在說話人模型上進(jìn)行打分判別;最終得到測(cè)試語音的說話人身份。

本實(shí)驗(yàn)基于Kaldi的GMM i-vector說話人識(shí)別系統(tǒng)主要由4個(gè)步驟組成：數(shù)據(jù)列表準(zhǔn)備（scp文件）、特征提取（MFCC提取特征及vad）、模型訓(xùn)練（UBM、T-matrix訓(xùn)練和i-vector提取）、打分判決（Cosine、LDA、PLDA），其流程如圖1所示。

4.2 實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)測(cè)試中，首先采集了網(wǎng)站上20人的細(xì)微聲音判別記錄見表1，同一種細(xì)微聲音中，讓測(cè)試人員去聽該聲音是否是同一個(gè)人發(fā)出的，每個(gè)人聽3組同種細(xì)微聲音，最后提交表單，得到該20人的測(cè)試記錄錯(cuò)誤率。由于網(wǎng)站上會(huì)對(duì)每個(gè)測(cè)試者選擇的音頻有記錄，然后將測(cè)試的音頻全部取出來，同種細(xì)微聲音的音頻放在一起，然后利用圖1所示的i-vector模型對(duì)細(xì)微聲音進(jìn)行判別，從而得出機(jī)器對(duì)該細(xì)微聲音的錯(cuò)誤率，其結(jié)果見表2。

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，4種細(xì)微聲音中，“嗯”的識(shí)別錯(cuò)誤率最低，也就是“嗯”相對(duì)其他3種，其識(shí)別效果更好;另外從人機(jī)測(cè)試結(jié)果來看，細(xì)微聲音中對(duì)“嗯”“嘖嘖”“清嗓子”的識(shí)別準(zhǔn)確率，機(jī)器明顯優(yōu)于人類，然而對(duì)“清鼻子”的識(shí)別準(zhǔn)確率，人類優(yōu)于機(jī)器，由于不同測(cè)試者清鼻子變化多樣，人類可以根據(jù)語境及背景聲音是否一致來判斷是否為同一個(gè)人發(fā)出來的，而機(jī)器不可以這樣判斷，這個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果也是在合理范圍內(nèi)的。

結(jié)語

說話人識(shí)別是語音識(shí)別的熱點(diǎn)之一。本文首先介紹了說話人識(shí)別研究的目的和意義以及發(fā)展概述。重點(diǎn)研究了基于Kaldi的GMM i-vector說話人識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)說話人識(shí)別系統(tǒng)的工作過程及其工作原理進(jìn)行了深刻的闡述，并著重探究了4種細(xì)微聲音的識(shí)別，通過人機(jī)測(cè)試的對(duì)比，得出了機(jī)器的識(shí)別效果明顯比人類的識(shí)別正確率要高的結(jié)果。由于本實(shí)驗(yàn)探討的是在特殊情況下的說話人識(shí)別（嗯、嘖嘖、清嗓子、清鼻子），因此探討了基于i-vector說話人識(shí)別系統(tǒng)在各種極端情況下的工作情況。或許以后說話人識(shí)別不再需要說出一大段文字，而是直接發(fā)出幾種聲音就可以實(shí)現(xiàn)識(shí)別。

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