與文本有關(guān)的說話人確認技術(shù)研究與應用.pdf

1、說話人識別是指通過說話人的語音來自動識別說話人的身份，它在許多領(lǐng)域內(nèi)有良好的應用前景。自動說話人識別根據(jù)說話內(nèi)容可以分為與文本有關(guān)和與文本無關(guān)兩類。論文采用基于動態(tài)時間規(guī)整和高斯混合模型的方法，從與文本有關(guān)的角度，對端點檢測、特征提取、模型訓練以及噪聲魯棒性等方面進行了深入研究。 論文對語音信號進行了端點檢測，濾除了語音信號的無聲段。論文還比較了雙門限語音端點檢測方法與能頻值端點檢測算法的性能，實驗證實能頻值端點檢測算法能很好的

2、區(qū)分含噪語音端點。 論文深入分析了美爾頻率倒譜參數(shù)的各階系數(shù)在高斯白噪聲下的魯棒性以及各階系數(shù)選取的最優(yōu)范圍，同時結(jié)合動態(tài)參數(shù)，在相關(guān)實驗中獲得了較好的性能。 論文提出了譜相減算法和倒譜均值相減算法來分別消除加性噪聲和信道噪聲的干擾，取得了不錯的效果。論文實現(xiàn)了噪聲環(huán)境下基于高斯混合模型的與文本有關(guān)的說話人確認系統(tǒng)，從語音信號的預處理，到特征提取，再到模式匹配，介紹了各個部分的原理和實現(xiàn)方法。 論文實現(xiàn)了在片上可