在噪聲環(huán)境下說話人識別方法的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目前在噪聲環(huán)境下的說話人識別技術的研究是重點需要解決的問題。噪聲的存在使得語音信號發(fā)生畸變，造成了訓練環(huán)境與測試環(huán)境的不匹配，嚴重影響了系統(tǒng)的識別率。本文研究了在噪聲環(huán)境下說話人識別的方法。 本文針對說話人識別技術的兩大關鍵的問題進行了研究，主要的研究內(nèi)容包括以下幾個方面： 論文首先對于特征參數(shù)的提取進行了一些改進性的研究，即：在自相關系數(shù)(PAC)的基礎上提出將非線性函數(shù)——Sigmoid函數(shù)與反余弦函數(shù)相結(jié)合，從而得

2、到一種新的特征參數(shù)的方法，同時將輸入的語音信號進行了RASTA濾波，使系統(tǒng)增強了抗噪聲的能力。 其次，主要研究了子帶處理技術在說話人識別中的作用。子帶處理技術因其結(jié)構(gòu)和特點在抗噪聲的說話人識別系統(tǒng)中得到廣泛的應用，因此本文將PAC特征系數(shù)與子帶相結(jié)合，并使用子帶概率結(jié)合的方法得出識別結(jié)果。 最后研究了系統(tǒng)分類器的設計。根據(jù)隱馬爾科夫模型(HMM)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(WNN)各自的優(yōu)點，本文將兩者相結(jié)合起來得到一種系統(tǒng)的識別方

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