A Robust Wavelet-Based Text-Independent Speaker Identification

A Review of Physical and Perceptual Feature Extraction Techniques for Speech, Music and Environmental Sounds

“…MFDWC, which were initially defined to improve speech recongintion problems (Tavenei et al [187]), have been subsequently applied to other machine hearing realed applications such as speaker verification/identification (see Tufekci and Gurbuz [188], Nghia et al [189]), and audio-based surveillance systems (Rabaoui et al [24]). …”

Một kỹ thuật biến đổi giọng người nói hiệu quả sử dụng kỹ thuật phân rã tiếng nói theo thời gian

“…Tuy nhiên để các ứng dụng xử lý tiếng nói trong máy tính có thể được áp dụng rộng rãi trong thực tế, tính tự nhiên của tiếng nói được xử lý cũng cần được quan tâm [2]. Để đảm bảo tiếng nói sau xử lý (như tiếng nói được tổng hợp) được tự nhiên, một trong những vấn đề quan trọng cần đảm bảo là thông tin về người nói, bao gồm cả các thông tin chung về người nói như giới tính, độ tuổi,…, đến các thông tin chi tiết như thông tin nhận danh chính xác người nói [3][4][5][6][7]. Các hệ thống tổng hợp tiếng nói nhân tạo thường chỉ có thể tổng hợp ra tiếng nói của một số giọng nói đã được thu sẵn và huấn luyện trước cho máy tính.…”

“…Nếu bỏ qua vấn đề tổng hợp giọng nguồn bằng HMM, bản chất của phương pháp biến đổi giọng người nói HTT là các khung của tiếng nói giọng nguồn được thay thế bằng các khung vật lý giống nhất của giọng đích trong cùng âm vị. Mặc dù việc lựa chọn và thay thế mẫu tiếng nói giọng nguồn bằng mẫu tiếng nói giọng đích đã được đề xuất trước đó [7], hiệu quả biến đổi giọng người nói trong HTT là vượt trội so với các phương pháp thay thế mẫu khác do việc sử dụng các khung tiếng nói rất ngắn thay thế các mẫu tiếng nói dài như âm vị [7] sẽ tối ưu việc tìm được khung/mẫu tiếng nói đích phù hợp nhất.…”