VQ聲紋識(shí)別算法的研究.pdf

1、說話人識(shí)別是指通過對(duì)說話人語音信號(hào)的分析和特征提取，從而確定說話人是否在所記錄的說話人集合中，進(jìn)而確定說話人是誰的過程。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息化社會(huì)的發(fā)展，說話人識(shí)別技術(shù)越來越受到重視。 目前在說話人識(shí)別中，要提高識(shí)別率有兩個(gè)重要問題需要解決：一是如何選取能夠有效表征說話人特征的可靠參數(shù)；二是如何選取最佳的失真測(cè)度，使計(jì)算簡(jiǎn)單可靠。本文對(duì)VQ(vectorquantization矢量量化)識(shí)別算法失真測(cè)度的選取方面做出了初步探討，

2、做了以下幾個(gè)方面的工作：1.本文介紹了一種新算法，將算法中定義的平均自差異函數(shù)、平均互差異函數(shù)以及平均互-自差異比函數(shù)計(jì)算所得到的值應(yīng)用到WDMVQ算法的加權(quán)系數(shù)中。 本文對(duì)分別采用平均自差異值、平均互差異值、平均互-自差異比值加權(quán)系數(shù)時(shí)的算法以及傳統(tǒng)算法進(jìn)行了大量的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。 2.在加權(quán)系數(shù)的計(jì)算中加入經(jīng)驗(yàn)值，重新定義了平均自差異函數(shù)、平均互差異函數(shù)以及平均互-自差異比函數(shù)。以期望加入經(jīng)驗(yàn)值后的加權(quán)系數(shù)能更準(zhǔn)確地反映各