基于人呼吸声的说话人识别
声音
2017-12-05 v2 音频与语音处理
机器学习
摘要
本文考察连续语音中呼吸声的说话人识别潜力。言语主要在呼气时产生。为补充肺中空气，说话人须周期性吸气。当吸气发生于连续语音中间时，一般经口进行。语内呼吸行为已是大量研究的主题，包括其模式、节奏与能量级变化。然而一个常被忽略的特征是此周期吸气阶段所产生的{\em 声音}。语内吸气快速而有力，以张口及声门开放方式进行，有效暴露整个声道以实现最大进气量。这导致由湍流激发的、表征说话人发声器官的声道共振。因此，吸气声预期携带关于说话人身份的信息。此外，不同于受主动控制的其他语音声，吸气声通常更自然且较少受随意影响。本文目标是证明呼吸声确为可用于识别说话人的生物特征。我们表明，凭借恰当的特征表示与分类框架，这些声音本身即可实现极为准确的说话人识别。
引用
@article{arxiv.1712.00171,
title = {Speaker identification from the sound of the human breath},
author = {Wenbo Zhao and Yang Gao and Rita Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.00171},
year = {2017}
}
备注
5 pages, 3 figures