一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說話人身份識別系統(tǒng)設(shè)計及嵌入式實現(xiàn).pdf

1、說話人身份識別是根據(jù)說話人的語音來識別身份的一種生物認證技術(shù)。目前，應(yīng)用于說話人識別的技術(shù)大多是基于線性系統(tǒng)理論的，但是說話人識別過程本身卻是一個復(fù)雜的非線性過程，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恰恰是一種基于非線性理論的分布式并行處理網(wǎng)絡(luò)模型，具有很強的模式分類能力及對不完全信息的魯棒性，所以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進行說話人識別是一種必然趨勢，它為說話人識別技術(shù)提供了一種獨特的方法和思想。
　　 針對說話人識別的具體流程，本文首先詳細介紹了與其

2、相關(guān)的語音信號預(yù)處理、端點檢測和特征參數(shù)提取技術(shù)，建立起使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器的說話人識別系統(tǒng)；然后針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢和易于陷入極小值的問題，在粒子群優(yōu)化算法中引入混沌思想，提出一種混沌粒子群優(yōu)化算法，用來改善粒子群優(yōu)化算法擺脫局部極值點的能力，并將其運用到BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，提高了BP網(wǎng)絡(luò)的計算精度和收斂速度；再將用該方法訓(xùn)練的BP網(wǎng)絡(luò)用于說話人身份識別中，其識別率和訓(xùn)練速度都得到了較大提高，使得基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說話人識別取