說(shuō)話人識(shí)別中語(yǔ)音參數(shù)提取方法的研究.pdf

1、說(shuō)話人識(shí)別屬于生物特征識(shí)別的一種，也稱為聲紋識(shí)別。說(shuō)話人識(shí)別在人的身份識(shí)別領(lǐng)域具有廣泛的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景。說(shuō)話人識(shí)別中反映人的個(gè)性的特征參數(shù)的提取是影響識(shí)別結(jié)果的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。本文主要研究各種語(yǔ)音特征參數(shù)以及其改進(jìn)的參數(shù)應(yīng)用于說(shuō)話人識(shí)別。
　　文中對(duì)于說(shuō)話人識(shí)別中的三種基本特征參數(shù)，MFCC、LPCC和PLPCC分別研究了其提取過(guò)程，將這三種參數(shù)分別應(yīng)用于已經(jīng)搭建好的說(shuō)話人識(shí)別平臺(tái)。本文說(shuō)話人識(shí)別模型用的是在與文本無(wú)關(guān)的語(yǔ)音識(shí)別

2、中常用的GMM模型。文中完成了三種參數(shù)分別用于說(shuō)話人識(shí)別的實(shí)驗(yàn)，分析了其實(shí)驗(yàn)結(jié)果。并且將基音周期這種反映說(shuō)話人聲帶的固有特征的參數(shù)分別與三種參數(shù)組合，完成實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析。針對(duì)以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果中噪聲情況下，特別低信噪比下識(shí)別率明顯下降，如0db高斯白噪聲下都低于10％。文中提出了兩種改進(jìn)的參數(shù)提取方法:基于基音同步預(yù)處理的參數(shù)提取與基于濁音譜重建的參數(shù)提取?；敉街饕歉鶕?jù)基音周期的長(zhǎng)度實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的可變窗長(zhǎng)的加窗，可以補(bǔ)償濁音在非周期長(zhǎng)