基于HMM模型的說話人識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、說話人識別和語音識別是涉及語音模式識別的兩大并列研究課題.近年來,說話人識別系統(tǒng)主要是基于隱馬爾科夫模型和高斯混合模型(實質(zhì)上也是一種隱馬爾科夫模型)的.說話人識別系統(tǒng)可以分為與文本有關(guān)、與文本無關(guān)和帶提示文本的三類.本文對基于隱馬爾科夫模型的與文本有關(guān)的說話人識別系統(tǒng)進行了比較系統(tǒng)的研究. 凡是模式識別都包含三大研究課題:切分、特征抽取和用于訓練和識別的模型.說話人識別也不例外,包含說話人語音切分、說話人的個性特征參數(shù)抽取和用

2、于說話人訓練和識別的模型(主要有隱馬爾科夫模型和高斯混合模型).本文就是圍繞著三個方面對基于隱馬爾科夫模型與文本有關(guān)的說話人識別系統(tǒng)進行討論和研究的.語音切分方面,作者提出了一種改進的基于多線程技術(shù)的語音切分算法.說話人的個性特征參數(shù)提取一直是個研究熱點.目前人們并不清楚哪些聲學特征能夠有效地描述說話人的個性特征,從而實現(xiàn)語義信息與說話人個性信息的分離.對此,本文嘗試性地提出一種基于Fisher線性判別法則(LDA)的梅爾倒譜特征參數(shù)提