基于嵌入式聲紋識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，聲紋識別技術(shù)在逐漸的成熟，聲紋識別作為一種生物認(rèn)證技術(shù)，有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，如聲音是非接觸式的，自然的，用戶容易接受。因?yàn)檎Z言這一媒介的優(yōu)勢，通過語音身份認(rèn)證技術(shù)，聲紋識別迅速應(yīng)用到實(shí)際，突出了巨大的市場潛力，聲紋識別技術(shù)已成為一個新興的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)。隨著計算機(jī)硬件和軟件技術(shù)，半導(dǎo)體技術(shù)，電子技術(shù)，通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，以及嵌入式技術(shù)的不斷發(fā)展和更新，其性能和便攜性大大提高。實(shí)時數(shù)據(jù)采集，濾波處理，可以在低功耗，體積小的嵌入式設(shè)備

2、完成。今天，處理器因?yàn)槠涮厥獾慕Y(jié)構(gòu)和高的編譯效率使其能夠快速的實(shí)現(xiàn)聲紋識別算法，滿足今天的數(shù)字信號處理和高實(shí)時性的要求。高性能嵌入式聲紋識別系統(tǒng)的聲紋識別技術(shù)，因?yàn)榉奖悖?jīng)濟(jì)性，準(zhǔn)確性和嵌入式系統(tǒng)的便攜性，移動性等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于人們的日常生活，擁有廣闊的發(fā)展前景。
　　 本文在分析聲紋識別的相關(guān)理論與技術(shù)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了基于Mel倒譜系數(shù)(MFCC)的特征參數(shù)的提取和DTW算法進(jìn)行改進(jìn)，對一些不足之處進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)。最后

3、，它被應(yīng)用在基于ARM11與WinCE嵌入式平臺下實(shí)現(xiàn)的一個小容量的嵌入式聲紋識別系統(tǒng)。在前人工作的基礎(chǔ)上，本文改進(jìn)工作主要包括以下三個方面：
　　 1.特征提取方面：對標(biāo)準(zhǔn)的MFCC中存在的不足，提出了相應(yīng)的改進(jìn)，加權(quán)差分結(jié)合MFCC語音特征參數(shù)。使用短時幀能量和短時加權(quán)過零率替代MFCC中有負(fù)識別作用的第1，2階分量，并根據(jù)語音成分的不同貢獻(xiàn)率進(jìn)行加權(quán)，然后進(jìn)行一階差分，最終會合并成一個新的特征參數(shù)。
　　 2.DT

4、W算法方面：使用改進(jìn)的DTW算法，替代標(biāo)準(zhǔn)的DTW算法，采用整體路徑約束，該算法具有很好的魯棒性，從而提高了算法的效率和代碼質(zhì)量。
　　 3.嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方面：在基于ok6410的arm11嵌入式系統(tǒng)中的資源相對有限的條件下，進(jìn)行了一些優(yōu)化處理。包括操作系統(tǒng)的優(yōu)化定制和移植，通過跨平臺的軟件開發(fā)，成功在搭建好的嵌入式開發(fā)平臺上實(shí)現(xiàn)了聲紋識別系統(tǒng)。并研究分析了改進(jìn)的DTW算法和傳統(tǒng)DTW算法之間的性能差異，對在嵌入式中的運(yùn)行情況