基于矢量量化的說(shuō)話人識(shí)別算法的研究.pdf

1、說(shuō)話人識(shí)別是指通過(guò)說(shuō)話人的語(yǔ)音說(shuō)話人識(shí)別是指通過(guò)說(shuō)話人的語(yǔ)音來(lái)自動(dòng)識(shí)別說(shuō)話人的身份，它在許多領(lǐng)域內(nèi)有良好的應(yīng)用前景。本說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)采用了矢量量化方法，它包括兩個(gè)主要的模塊：特征提取和特征匹配。在特征提取過(guò)程中，將提取少量的能夠體現(xiàn)每個(gè)說(shuō)話人的特征的語(yǔ)音信號(hào)的參數(shù)。在特征匹配模塊中包括有兩個(gè)步驟：一是訓(xùn)練步驟，二是識(shí)別步驟。 本文首先在研究了語(yǔ)音信號(hào)的一般處理方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了雙門(mén)限端點(diǎn)檢測(cè)算法和LPC美爾倒譜特征端點(diǎn)檢測(cè)

2、方法的基本理論。并且研究了語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字模型，包括激勵(lì)模型、聲管模型和輻射模型三個(gè)子模型。然后，在研究說(shuō)話人識(shí)別的參數(shù)和特征提取原理的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了美爾倒譜系數(shù)(MFCC)的原理和特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了美爾倒譜系數(shù)提取過(guò)程。接著，在介紹了矢量量化的基本原理和失真測(cè)度方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了矢量量化器最佳碼本設(shè)計(jì)的算法——LBG算法，選擇為本系統(tǒng)的矢量量化方法。最后提出了一種以MFCC為特征的基于近鄰劃分算法的矢量量化的說(shuō)話人識(shí)別方案