與文本無關(guān)的說話人識別技術(shù)研究.pdf

1、由于語音本身的特點(diǎn)和現(xiàn)今社會的需要,說話人識別技術(shù)的研究有很大的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。但目前存在的說話人識別技術(shù)與人們的期望還有很大的差距,將該技術(shù)很好地應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活中還存在很多困難。
　　 本文主要對與文本無關(guān)的說話人識別技術(shù)進(jìn)行研究,重點(diǎn)對特征參數(shù)選取、匹配算法和判決方法進(jìn)行研究,尤其對開集部分的說話人提出了解決方案,從而進(jìn)一步確定適用于本文系統(tǒng)的語音庫和系統(tǒng)反饋信息。
　　 在特征參數(shù)選取方面,對基頻、共振峰和Me

2、l倒譜系數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的研究和分析,確定將Mel倒譜系數(shù)作為說話人識別的特征參數(shù),將基頻和共振峰作為對說話人分類的依據(jù),識別時(shí)先判斷待識別人屬于哪個(gè)子集,然后再進(jìn)行匹配計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與不分類方法比較,不僅縮短了識別時(shí)間,而且提高了識別率。
　　 在匹配計(jì)算方面,采用歐氏距離進(jìn)行計(jì)算,用該算法進(jìn)行說話人識別,在建模時(shí)不必對說話人進(jìn)行嚴(yán)格的訓(xùn)練,只需要從用于建模的語音中提取相應(yīng)的特征參數(shù)存儲即可。
　　 在確定判決方法方