馬志舉，杜慶治，龍 華，邵玉斌

（昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院，云南 昆明 650500）

0 引 言

說(shuō)話人識(shí)別也稱(chēng)為聲紋識(shí)別[1]，與指紋識(shí)別、人臉識(shí)別等身份認(rèn)證技術(shù)相同，都代表不同人之間的個(gè)體差異。說(shuō)話人識(shí)別是根據(jù)每個(gè)人的發(fā)音特點(diǎn)，以及每個(gè)人的發(fā)音器官，包括聲帶、聲道等，在大小和形狀上的不同來(lái)進(jìn)行區(qū)別不同人的聲音。

說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)按照其所要識(shí)別的任務(wù)及應(yīng)用場(chǎng)景主要分為兩類(lèi)：說(shuō)話人驗(yàn)證（Speaker Verification）及說(shuō)話人辨認(rèn)（Speaker Identification）。按照其識(shí)別內(nèi)容可以分為三類(lèi)：文本相關(guān)（text-dependent）、文本無(wú)關(guān)（text-independent），以及文本提示（text-prompted）。隨著社會(huì)不斷的發(fā)展，文本無(wú)關(guān)的說(shuō)話人識(shí)別也越來(lái)越受到重視，本文針對(duì)文本無(wú)關(guān)的說(shuō)話人辨認(rèn)進(jìn)行研究。

傳統(tǒng)的說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)往往對(duì)音頻提取聲學(xué)特征，例如梅爾倒譜系數(shù)（Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC）[2-3]、線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)（Linear Prediction Cepstral Coefficient, LPCC）[3]、伽瑪通頻率倒譜系數(shù)（Gammatone Frequency Coefficient, GFCC）[4]以及融合特征等作為特征信息，將特征輸入到模型中，再通過(guò)分類(lèi)器進(jìn)行判別分類(lèi)，從而完成說(shuō)話人識(shí)別任務(wù)。因此，提取語(yǔ)音中的說(shuō)話人特征就成為了研究重點(diǎn)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，提取特征的方法也可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)自動(dòng)提取，得到的特征包含更多的身份信息，如dvector[5]、x-vector[6]、j-vector[7]等特征通過(guò)不同的網(wǎng)絡(luò)模型提取得到，識(shí)別效果都有一定程度上的提高。

近幾年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷的發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)的不斷成熟，不少學(xué)者將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)化為語(yǔ)譜圖作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，用于語(yǔ)音識(shí)別[8]、情感識(shí)別[9]和說(shuō)話人識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域，從而提高了識(shí)別率以及識(shí)別速度。

文獻(xiàn)[10]使用語(yǔ)譜圖直接作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，通過(guò)改進(jìn)模型使得模型更小；文獻(xiàn)[11]通過(guò)對(duì)說(shuō)話人短時(shí)語(yǔ)譜圖的線性疊加來(lái)獲得穩(wěn)定發(fā)音的語(yǔ)譜圖，再輸入網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練分類(lèi)，提高識(shí)別率；文獻(xiàn)[12]對(duì)語(yǔ)譜圖進(jìn)行平移擴(kuò)充，從而達(dá)到增大數(shù)據(jù)量的目的，有助于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，從而提高識(shí)別率；文獻(xiàn)[13]將語(yǔ)譜圖進(jìn)行拉東變換，然后聯(lián)合語(yǔ)譜圖一同輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類(lèi)處理，實(shí)驗(yàn)表明，在抗噪方面有一定的提升。

以上論文中都未考慮語(yǔ)譜圖中說(shuō)話人信息的特性，未能有效地對(duì)語(yǔ)譜圖進(jìn)行改進(jìn)，由于語(yǔ)譜圖中包含的信息較多，不能有效地針對(duì)說(shuō)話人身份信息進(jìn)行處理，從而提出改進(jìn)語(yǔ)譜圖的算法。語(yǔ)譜圖能表征語(yǔ)音中的大部分特征，包括說(shuō)話人的基頻[14]、共振峰以及發(fā)音特點(diǎn)等特征，算法根據(jù)語(yǔ)音中每一幀基頻進(jìn)行自適應(yīng)濾波，保留身份信息較強(qiáng)的基音頻率以及各階次諧波，從而提高了語(yǔ)譜圖中說(shuō)話人身份信息的信噪比。

考慮到實(shí)際應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)模型大小受限制，因此采用MobileNetv2[15]網(wǎng)絡(luò)模型作為說(shuō)話人識(shí)別模型。MobileNetv2 網(wǎng)絡(luò)模型往往應(yīng)用于圖像分類(lèi)處理中，由于該模型參數(shù)量較少，使得該模型可以在終端使用，該模型還具有識(shí)別準(zhǔn)確率高、訓(xùn)練時(shí)間短、識(shí)別速度快等優(yōu)點(diǎn)。將改進(jìn)后的語(yǔ)譜圖輸入到MobileNetv2 網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行分類(lèi)，從而實(shí)現(xiàn)說(shuō)話人識(shí)別任務(wù)。

本文針對(duì)語(yǔ)譜圖進(jìn)行改進(jìn)，提高語(yǔ)譜圖中說(shuō)話人身份特征的信噪比，并將MobileNetv2 作為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)說(shuō)話人識(shí)別算法，在減小模型參數(shù)量的同時(shí)，提高了識(shí)別準(zhǔn)確率。

1 語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理

語(yǔ)音信號(hào)是通過(guò)麥克風(fēng)錄制得到的，在這個(gè)過(guò)程中語(yǔ)音的高頻部分會(huì)發(fā)生快速的衰減，并且錄制的語(yǔ)音當(dāng)中包含靜音片段，因此需要對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到適合提取語(yǔ)譜圖的語(yǔ)音信號(hào)。語(yǔ)音數(shù)據(jù)預(yù)處理主要可以分為預(yù)加重、分幀、加窗以及靜音段去除。語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理流程如圖1 所示。

圖1 語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理模塊

1.1 預(yù)加重

語(yǔ)音信號(hào)是聲帶振動(dòng)產(chǎn)生的不同頻率正弦波以及各階次諧波，通過(guò)口腔、鼻腔聲道激勵(lì)作用后的信號(hào)，最后通過(guò)采集并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，在這個(gè)過(guò)程中語(yǔ)音的高頻部分會(huì)發(fā)生快速的衰減。預(yù)加重的作用就是提高信號(hào)當(dāng)中的高頻部分，來(lái)消除這種衰減帶來(lái)的影響，在一定程度上放大了語(yǔ)音信號(hào)中的高頻信息。

預(yù)加重的方法是將信號(hào)通過(guò)數(shù)字濾波器來(lái)提高高頻信息，一般利用一階FIR 高通濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)。數(shù)字濾波器的傳遞函數(shù)如式（1）所示：

式中：α為預(yù)加重系數(shù)，取值一般在0.9～1 之間。通過(guò)預(yù)加重處理后，語(yǔ)音信號(hào)中的高頻部分被提高并且使得頻譜變得更加平坦，有利于提高之后語(yǔ)譜圖研究分析的效果。

1.2 分幀與加窗

對(duì)于語(yǔ)音信號(hào)來(lái)說(shuō)，信號(hào)本身是不穩(wěn)定的，它的特征是隨著時(shí)間的變化而變化的，在人們說(shuō)話的時(shí)候，每發(fā)出一個(gè)音節(jié)，其對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音特征都會(huì)與這段語(yǔ)音的其他部分截然不同。但由于語(yǔ)音信號(hào)在很短的時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)出一定的穩(wěn)定性，也就是短時(shí)平穩(wěn)特性，因此將語(yǔ)音信號(hào)在時(shí)間軸上分割為很多短小的片段，這些片段稱(chēng)為幀，一幀的長(zhǎng)度通常在10～30 ms 范圍內(nèi)。為了使幀與幀之間過(guò)渡平滑，要讓相鄰兩幀之間有一部分重疊，一般取幀長(zhǎng)的一半作為重疊的長(zhǎng)度。

加窗處理主要解決信號(hào)當(dāng)中的吉布斯現(xiàn)象（Gibbs Phenomenon）以及傅里葉變換后出現(xiàn)的頻譜泄露（Spectral Leakage），就是將一幀信號(hào)的每一個(gè)值乘以不同的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)方法是選擇合適的窗函數(shù)w(n)與語(yǔ)音信號(hào)x(n)進(jìn)行卷積運(yùn)算，得到加窗后的語(yǔ)音信號(hào)s(n)，如式（2）所示：

常用的窗函數(shù)有矩形窗、漢明窗和漢寧窗。矩形窗的窗函數(shù)如式（3）所示：

漢明窗的窗函數(shù)如式（4）所示：

漢寧窗的窗函數(shù)如式（5）所示：

式中N為窗函數(shù)的長(zhǎng)度，大小等于幀長(zhǎng)。

選擇合適的窗函數(shù)可以使語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)特性表現(xiàn)的更好。通過(guò)分析以上三種窗函數(shù)，其中矩形窗會(huì)使高頻成分損失，丟失波形細(xì)節(jié)，導(dǎo)致能量泄露；漢明窗的主瓣較寬，旁瓣值較小，具有更平滑的低通特性，漢寧窗與漢明窗都是余弦函數(shù)，但漢明窗的旁瓣更小。綜上所述，選擇漢明窗作為窗函數(shù)更為合適。

1.3 去除靜音段

采用語(yǔ)音活性檢測(cè)（Voice Activity Detection, VAD）的方法將語(yǔ)音中的靜音段去除，從而得到純凈的語(yǔ)音信號(hào)。語(yǔ)音中通常含有靜音段，對(duì)于說(shuō)話人識(shí)別而言，靜音段屬于噪聲，將其濾除可以提高語(yǔ)音信號(hào)的信噪比，從而達(dá)到增強(qiáng)特征的目的。常用的抑制方法有能量閾值法、零交叉率法、最小二乘周期估計(jì)法以及基于統(tǒng)計(jì)模型的方法。本文采用較為流行的方法WebRTC VAD，該方法能夠較好地區(qū)分出語(yǔ)音段與靜音段。

WebRTC VAD 采用高斯統(tǒng)計(jì)模型對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行判決，該方法的基本原理是根據(jù)人聲的頻譜范圍將輸入的頻譜分成6 個(gè)子帶，分別計(jì)算這6 個(gè)子帶的能量；然后使用高斯模型的概率密度函數(shù)做運(yùn)算，得出一個(gè)對(duì)數(shù)似然比函數(shù)。對(duì)數(shù)似然比分為全局和局部，全局是6 個(gè)子帶加權(quán)之和，而局部是指每一個(gè)子帶，語(yǔ)音在判決時(shí)會(huì)先判斷局部值，當(dāng)局部判斷為靜音段時(shí)會(huì)判斷全局，如果有一方通過(guò)，就認(rèn)為是有語(yǔ)音段，最后保留有語(yǔ)音段的內(nèi)容。圖2 為語(yǔ)音信號(hào)在靜音段去除前后的波形對(duì)比。

圖2 語(yǔ)音信號(hào)VAD 處理前后波形對(duì)比

2 提取改進(jìn)語(yǔ)譜圖

語(yǔ)譜圖可以表示該語(yǔ)音在頻域以及時(shí)域上的特征，語(yǔ)譜圖的長(zhǎng)和寬分別代表時(shí)間和頻率，顏色深淺代表能量大小。從語(yǔ)譜圖中可以得到不同的信息，包括語(yǔ)音的內(nèi)容、說(shuō)話人的基頻、共振峰等代表人的個(gè)性特征等。對(duì)于說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，增強(qiáng)基頻以及各階次諧波在語(yǔ)譜圖中的信息量可以提高信噪比。因此提出對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)梳狀濾波[16]，從而改進(jìn)語(yǔ)譜圖特征，算法流程如圖3 所示。

圖3 改進(jìn)語(yǔ)譜圖流程圖

2.1 計(jì)算基音頻率

語(yǔ)音信號(hào)是由聲帶振動(dòng)產(chǎn)生的波形，短時(shí)間內(nèi)振動(dòng)的頻率稱(chēng)為基音頻率，基音頻率與說(shuō)話人聲帶的大小、形狀、勁度以及發(fā)音習(xí)慣等有關(guān)，是說(shuō)話人識(shí)別的重要特征之一。計(jì)算基音頻率的方法有短時(shí)自相關(guān)函數(shù)法[17]、平均幅度差函數(shù)法、倒譜法等。

本文采用短時(shí)自相關(guān)函數(shù)法，短時(shí)自相關(guān)函數(shù)法進(jìn)行基音檢測(cè)的原理是利用短時(shí)自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)。

設(shè)語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理后得到的第i幀信號(hào)為si(n)，每幀幀長(zhǎng)為N，實(shí)驗(yàn)中取幀長(zhǎng)N為512，幀移為160。那么si(n)的短時(shí)自相關(guān)函數(shù)定義為：

式中k為時(shí)間的延遲量。每個(gè)樣本點(diǎn)的延遲量為1fs，fs為語(yǔ)音信號(hào)的采樣頻率。

當(dāng)si(n)的周期為P時(shí)，則Ri(k)的周期也為P，即：

當(dāng)k= 0 時(shí)，短時(shí)自相關(guān)函數(shù)具有最大值，對(duì)自相關(guān)函數(shù)歸一化處理得到自相關(guān)系數(shù)：

人的基音頻率范圍一般在50～500 Hz，則Pmin取0.02，Pmax取0.2，在Pmin～Pmax之間尋找歸一化相關(guān)函數(shù)ri(k)的最大值，最大值對(duì)應(yīng)的延遲量k就是基音周期，通過(guò)式（9）得到基音頻率fi。

2.2 梳狀濾波器

梳狀濾波器可以用來(lái)抑制周期性噪聲或增強(qiáng)周期性信號(hào)分量，語(yǔ)音中表示身份信息的基音頻率呈現(xiàn)周期性，因此采用梳狀濾波器對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的每一幀進(jìn)行自適應(yīng)濾波，加強(qiáng)基音頻率以及各階次諧波，提高信噪比。

陷波濾波器的沖激響應(yīng)H(z)如式（10）所示：

式中：Q為濾波器階數(shù)；ρ為極點(diǎn)大小，當(dāng)極點(diǎn)的幅值接近1 時(shí)，濾波器的帶寬在諧波附近收緊；m為諧波次數(shù)；fi為第i幀的基音頻率。

2.3 提取改進(jìn)后的語(yǔ)譜圖

對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的每一幀進(jìn)行離散傅里葉變換，得到Si(k)如式（11）所示：

式中N為傅里葉變換點(diǎn)數(shù)，實(shí)驗(yàn)中取N為512。

將每一幀的離散傅里葉系數(shù)減去濾波后的離散傅里葉系數(shù)，其中K為直流增益。

計(jì)算能量密度函數(shù)Pi(k)為：

對(duì)Pi(k)取對(duì)數(shù)，得到頻譜的幅度值如下：

對(duì)得到的二維矩陣進(jìn)行映射，橫軸代表時(shí)間，縱軸代表頻率，得到改進(jìn)后的語(yǔ)譜圖圖像，圖4 為改進(jìn)后的語(yǔ)譜圖與原始語(yǔ)譜圖對(duì)比。

圖4 改進(jìn)后的語(yǔ)譜圖與原始語(yǔ)譜圖對(duì)比

3 網(wǎng)絡(luò)模型

深度學(xué)習(xí)算法伴隨著計(jì)算機(jī)性能的提升，慢慢成為了主流算法，典型的深度學(xué)習(xí)算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）以及對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)最為典型的網(wǎng)絡(luò)模型，目前已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可以分為3 層：卷積層、池化層和全連接層。通過(guò)卷積運(yùn)算提取輸入數(shù)據(jù)的特征參數(shù)，結(jié)合激活函數(shù)、降采樣、池化等處理得到分類(lèi)結(jié)果。但傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存需求大、運(yùn)算量大，導(dǎo)致無(wú)法在移動(dòng)設(shè)備以及嵌入式設(shè)備上運(yùn)行。隨后Google 團(tuán)隊(duì)在2017 年提出了MobileNet 網(wǎng)絡(luò)[18]，相比于傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在準(zhǔn)確率小幅度降低的前提下大大減少了模型參數(shù)與運(yùn)算量。2018 年，Sandler 等人又進(jìn)一步提出了 MobileNetv2，解決了 MobileNetv1 中 Separable Convolution 存在的輸入層Kernel 數(shù)量固定的不足，并使得模型更小、準(zhǔn)確率更高。

3.1 MobileNetv2 網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)

本文將采用MobileNetv2 作為網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練分類(lèi)，如表1 所示。其中t為擴(kuò)展因子，c為輸出特征矩陣的深度，n為重復(fù)操作的次數(shù)，s為步長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)模塊中除了第一層，其余層的步長(zhǎng)s都為1，k為網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)的類(lèi)別數(shù)。當(dāng)步長(zhǎng)s等于1 時(shí)，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行shortcut 連接，也就是殘差網(wǎng)絡(luò)中的捷徑分支，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行shortcut 連接時(shí)，前后維度必須相同，通過(guò)shortcut 可以直接將淺層的信息傳遞到深層，一方面可以解決退化問(wèn)題，另一方面也可以看作是特征重用。

表1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

3.2 MobileNetv2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要算法

MobileNetv2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的特點(diǎn)是倒殘差結(jié)構(gòu)塊（Inverted Residual block）和線性瓶頸（Linear Bottlenecks）結(jié)構(gòu)，倒殘差結(jié)構(gòu)中首先對(duì)輸入特征矩陣進(jìn)行1×1 卷積升維，再通過(guò)3×3 的深度可分離卷積運(yùn)算，最后再通過(guò)1×1 卷積降維得到輸出特征矩陣。當(dāng)輸入特征矩陣深度與輸出特征矩陣深度相同時(shí)，即步長(zhǎng)s等于1 時(shí)進(jìn)行shortcut 連接，其結(jié)構(gòu)流程如圖5 所示。

圖5 Bottleneck 結(jié)構(gòu)流程圖

4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果分析

4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

實(shí)驗(yàn)中采用的語(yǔ)音數(shù)據(jù)來(lái)自AISHELL-2 開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)，AISHELL-2 數(shù)據(jù)庫(kù)是希爾貝殼公司錄制的中文普通話語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)，語(yǔ)音內(nèi)容涉及喚醒詞、語(yǔ)音控制詞、智能家居等領(lǐng)域。錄音環(huán)境為安靜室內(nèi)，1 991 名中國(guó)不同地區(qū)的人參與錄制，每人錄制語(yǔ)音數(shù)為500 條。

本文從AISHELL-2 數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)選取3 組數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分別為A 組、B 組、C 組，每組10 個(gè)人，每人隨機(jī)選取100 條語(yǔ)音，然后生成語(yǔ)譜圖，實(shí)驗(yàn)中每組語(yǔ)譜圖數(shù)據(jù)都按照7∶3 的比例分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集?？紤]到AISHELL-2 數(shù)據(jù)庫(kù)中的語(yǔ)音大多數(shù)為短語(yǔ)音，經(jīng)過(guò)靜音段去除后大部分語(yǔ)音時(shí)間都小于1 s，因此將語(yǔ)譜圖的時(shí)間都設(shè)為0.5 s，大小為224×224 像素。其中：A 組語(yǔ)譜圖的訓(xùn)練集為2 711 張，驗(yàn)證集為1 155 張；B 組語(yǔ)譜圖的訓(xùn)練集為2 616 張，驗(yàn)證集為1 116 張；C 組語(yǔ)譜圖的訓(xùn)練集為2 794 張，驗(yàn)證集為1 190 張。

4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境以及參數(shù)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)中語(yǔ)音信號(hào)的采樣率為16 000 Hz，幀長(zhǎng)為512，幀移為160，傅里葉變換點(diǎn)數(shù)為512。模型訓(xùn)練的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)以及編程環(huán)境如表2 所示。

表2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)及環(huán)境配置

MobileNetv2 網(wǎng)絡(luò)模型中需要預(yù)先設(shè)置的參數(shù)有學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練輪次、分類(lèi)數(shù)、批次大小等?？紤]到數(shù)據(jù)集的大小、計(jì)算機(jī)硬件條件、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等因素，設(shè)置初始學(xué)習(xí)率為0.001、訓(xùn)練輪次為100 輪、分類(lèi)數(shù)為10、批次大小為32。損失函數(shù)采用交叉熵?fù)p失函數(shù)（Cross Entropy Loss），并使用Adam 優(yōu)化器進(jìn)行梯度下降。

4.3 實(shí)驗(yàn)方案

為了驗(yàn)證改進(jìn)語(yǔ)譜圖算法的有效性，分別對(duì)原始語(yǔ)譜圖、梅爾倒譜圖以及改進(jìn)后語(yǔ)譜圖進(jìn)行對(duì)照實(shí)驗(yàn)，并分別對(duì)A、B、C 三組進(jìn)行對(duì)照實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中訓(xùn)練集與驗(yàn)證集個(gè)數(shù)相同，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不變，只改變特征譜圖。首先對(duì)數(shù)據(jù)集中的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到去除靜音段的歸一化語(yǔ)音信號(hào)；再對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行提取語(yǔ)譜圖、梅爾倒譜圖、改進(jìn)后的語(yǔ)譜圖等處理；最后在MobileNetv2 網(wǎng)絡(luò)模型中訓(xùn)練，并對(duì)驗(yàn)證集計(jì)算網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別準(zhǔn)確率。

4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

通過(guò)對(duì)小組A、B、C 分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，模型在驗(yàn)證集中的識(shí)別率與迭代次數(shù)關(guān)系如圖6 所示。將縱坐標(biāo)識(shí)別率的區(qū)間設(shè)定為0.65～0.95。

圖6 不同對(duì)照組的迭代次數(shù)與識(shí)別率的關(guān)系

從圖6 中可以看到，在迭代60 次后識(shí)別率趨于平穩(wěn)，模型收斂。在不同組中得到的識(shí)別率也有所不同，但在3 次對(duì)照實(shí)驗(yàn)中，改進(jìn)后的語(yǔ)譜圖相比原始語(yǔ)譜圖以及梅爾倒譜圖的識(shí)別率都有一定的提升。A、B、C三組實(shí)驗(yàn)中改進(jìn)后語(yǔ)譜圖的識(shí)別率較原始語(yǔ)譜圖分別提高了2.3%、5.2%、3%。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，本文算法取得了良好的效果，驗(yàn)證了本文算法的有效性。

對(duì)C 組實(shí)驗(yàn)中改進(jìn)語(yǔ)譜圖的結(jié)果繪制混淆矩陣，如圖7 所示。

圖7 改進(jìn)后語(yǔ)譜圖實(shí)驗(yàn)結(jié)果的混淆矩陣

主對(duì)角線上為正確樣本個(gè)數(shù)，其余部分為錯(cuò)分樣本個(gè)數(shù)，主對(duì)角線上的顏色越深代表分類(lèi)準(zhǔn)確率越高，從圖7 中可以直觀地看出該模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率較高，表明改進(jìn)后的語(yǔ)譜圖特征適合于說(shuō)話人識(shí)別任務(wù)。

5 結(jié) 論

本文提出一種改進(jìn)語(yǔ)譜圖特征的方法，根據(jù)語(yǔ)音的短時(shí)特性對(duì)每一幀進(jìn)行梳狀濾波，從而得到說(shuō)話人特征更加明顯的語(yǔ)譜圖。在AISHELL-2數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行了3組對(duì)照實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明，經(jīng)過(guò)自適應(yīng)濾波后得到的語(yǔ)譜圖明顯可以提高說(shuō)話人識(shí)別的準(zhǔn)確率，證明了該方法的有效性。在網(wǎng)絡(luò)模型的選取中采用MobileNetv2 網(wǎng)絡(luò)對(duì)語(yǔ)譜圖進(jìn)行處理可以大量減少模型參數(shù)，并確保準(zhǔn)確率沒(méi)有太大變化，可以應(yīng)用于工程實(shí)踐中。在深度學(xué)習(xí)過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練往往需要較大的數(shù)據(jù)樣本，對(duì)于數(shù)據(jù)樣本較少的情況下，深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練效果往往較差，如何解決這一問(wèn)題將會(huì)是今后研究的一個(gè)重點(diǎn)方向。

注：本文通訊作者為杜慶治。