一种基于盲源分离的文本无关型多源说话人识别方法

摘要

本发明提供一种基于盲源分离的文本无关型多源说话人识别方法，涉及声纹识别技术领域。该方法首先获取一段包含多个人的语音的声源，并采用盲源信号检测与分离算法对声源进行盲源分离和检测，将多源语音信号分离出多个单源语音信号；再对分离出的每个单源语音信号进行预加重、分帧及加窗处理，得到时序语音信号；并对时序语音信号进行小波包分解与重构；然后采用耳蜗听觉滤波器进行人耳特征滤波，提取语音特征；最后构建CNN模型，将提取的语音特征输入到CNN模型，实现多源说话人识别；本发明方法采用小波包和伽马通滤波器相结合的方法，可以在噪声环境下，拥有较高的识别率。