基于對(duì)話型語(yǔ)音的說(shuō)話人在線識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、說(shuō)話人識(shí)別是一種較為有效的生物認(rèn)證技術(shù)，它通過(guò)對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的分析判斷出何人在什么時(shí)間發(fā)出了聲音。這種技術(shù)具有十分廣闊的應(yīng)用前景，已有的應(yīng)用系統(tǒng)多為簡(jiǎn)單的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)。本文研究了對(duì)話型語(yǔ)音的說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)，并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)實(shí)用的說(shuō)話人辨認(rèn)系統(tǒng)。主要工作歸納如下：
　　 (1)提出了兩階段貝葉斯信息準(zhǔn)則BIC(Bayesian Information Criterion)分割方法，第一階段采用較大窗長(zhǎng)分割策略保證了在線識(shí)別方法的即時(shí)性，

2、第二階段基于BIC的分割準(zhǔn)則保證了說(shuō)話人分割的準(zhǔn)確性。
　　 (2)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于矢量量化VQ(Vector Quantization)的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)，改進(jìn)了傳統(tǒng)的LBG算法，使其更好的滿足系統(tǒng)的在線識(shí)別特性。
　　 (3)提出了基于差別子空間的說(shuō)話人識(shí)別方法，為每個(gè)說(shuō)話人建立相應(yīng)的子空間，將測(cè)試語(yǔ)音的個(gè)性特征與訓(xùn)練庫(kù)中子空間進(jìn)行比較，比較得分最高的即為識(shí)別結(jié)果。該方法有效提高了系統(tǒng)識(shí)別的準(zhǔn)確率，同時(shí)降低了系統(tǒng)的時(shí)間開(kāi)