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[IEEE 2019年工业机器人与自动化国际会议(ICRAI) - 巴基斯坦拉瓦尔品第(2019.10.21-2019.10.22)] 2019年工业机器人与自动化国际会议(ICRAI) - 基于低成本二维激光扫描仪的室内建图与分类系统

DOI：10.1109/icrai47710.2019.8967399 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 尽管自动说话人识别或语音识别领域在过去几十年中得到了广泛研究，但鲁棒性不足仍是主要挑战。特征规整是一种有前景的方法，其有效性很大程度上取决于滑动窗口中各特征的相对位置。然而噪声的非线性效应会改变这些相对位置。针对该问题，本文利用通过降序排序特征序列直接获得的排序特征，提出一种方法：首先将滑动窗口中的中心帧标记为语音主导或噪声主导（"可靠"或"不可靠"）。对于不可靠情况，则估计中心帧的排序值。随后，通过期望目标分布将估计排序映射为用于识别实验的规整特征。理论分析与实验结果表明，排序序列的自相关性大于对应特征序列，且秩相关不易受异常数据或高变异数据影响。因此本文处理排序序列而非特征序列。所提特征增强方法在开集说话人识别系统中进行评估，实验显示其在所有噪声条件下均优于基于线性插值的缺失数据方法和特征规整法。此外，本方法作为基于特征的技术，可与基于模型、基于得分等其他技术结合，以提升说话人/语音识别系统的鲁棒性。
作者： FURONG YAN，AIDONG MEN，BO YANG，ZHUQING JIANG
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于改进排序的特征增强方法，以解决噪声非线性效应导致的自动说话人或语音识别系统鲁棒性不足问题，从而实现更稳健的说话人识别。

研究成果

所提出的基于排序的特征增强方法通过利用排序序列的自相关性和秩相关对异常数据的不敏感性，显著提升了说话人识别系统在噪声环境中的鲁棒性。该方法在各种噪声条件下均优于现有方法，但其有效性依赖于准确的掩模估计，在高度非平稳噪声中，若能采用更稳健的阈值估计方法和不可靠排序特征的估计算法，该方法的性能还可进一步提升。

研究不足

所提方法的有效性受限于掩模估计方法的准确性——该方法将中心帧划分为可靠与不可靠区域。误检测可能缩减可靠元素集合，或引入噪声主导元素。此外，在白噪声和粉红噪声等高度非平稳噪声类型中，该方法的性能有效性会降低。

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