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文檔簡介
1、隨著移動互聯(lián)時代的到來,越來越多手持終端設(shè)備開始走進(jìn)人們的生活。手機(jī)尤其是智能手機(jī)在人們的生活中起著越來越多的作用,人們通過手機(jī)和外接完成各種信息交換,因此手機(jī)本身的保密性變得愈加重要。
針對此問題,本文結(jié)合當(dāng)前身份鑒定技術(shù)的研究熱點(diǎn),提出了將生物識別技術(shù)中的聲紋識別技術(shù)應(yīng)用于手機(jī)的機(jī)主身份鑒定。同時由于手機(jī)可以隨時處于各種場合尤其是噪音環(huán)境的特殊性,本文在前端采集部分使用硬件帶通濾波器進(jìn)行了降噪處理。將該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)在Win
2、CE嵌入式操作系統(tǒng)上模擬了此系統(tǒng)在手機(jī)環(huán)境下的應(yīng)用??偟膩碚f,本文從下面幾個方面進(jìn)行了研究。
首先研究了相關(guān)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀以及各種技術(shù)的應(yīng)用場合和比較,在多種技術(shù)中選擇一種作為本文所研究的重點(diǎn)。其次講述了本系統(tǒng)的采集模塊、控制模塊以及ARM模塊三大組成模塊的結(jié)構(gòu)和模塊間的聯(lián)系,詳細(xì)講述了每個模塊的硬件系統(tǒng)設(shè)計和軟件系統(tǒng)設(shè)計。再次研究了語音識別的理論基礎(chǔ),包括預(yù)處理中的分幀加窗等,重點(diǎn)研究了預(yù)處理中的端點(diǎn)檢測技術(shù),語音端點(diǎn)檢
3、測是確保識別結(jié)果正確的重要前提,因此著重對此進(jìn)行了研究。在參數(shù)提取階段研究了梅爾倒譜系數(shù)MFCC的提取過程,對此過程進(jìn)行了詳細(xì)闡述。在語音識別階段采樣了矢量量化(VQ)技術(shù),矢量量化技術(shù)避免了動態(tài)時間規(guī)整(DTW)技術(shù)對模板和待匹配語音長度不一致時的動態(tài)調(diào)整,在說話人識別技術(shù)中有較好的效果。最后完成了基于Embedded Visual C++的系統(tǒng)軟件開發(fā),并且介紹了GPRS模塊的開發(fā)使用。
實(shí)驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠滿足預(yù)
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