基于移動(dòng)終端的聲紋識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵算法研究.pdf

1、聲紋識(shí)別技術(shù)是一種生物認(rèn)證方法，它從說(shuō)話人的語(yǔ)音中提取出能反映說(shuō)話人生理和行為個(gè)性的特征，再結(jié)合模式識(shí)別的理論，來(lái)判斷說(shuō)話人身份。本文主要針對(duì)基于移動(dòng)終端的聲紋識(shí)別系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究。
　　在語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方面，本文提出了改進(jìn)的能量-過(guò)零率兩級(jí)融合端點(diǎn)檢測(cè)法，該方法與傳統(tǒng)的能量-過(guò)零率端點(diǎn)檢測(cè)法不同，它可以將能量檢測(cè)和過(guò)零檢測(cè)分開(kāi)操作，使這兩種檢測(cè)的結(jié)果同時(shí)進(jìn)行又互不影響，從而實(shí)現(xiàn)多線程并行計(jì)算。此外，改進(jìn)的能量-過(guò)零率端點(diǎn)檢

2、測(cè)法在檢測(cè)中運(yùn)用的是單門限，相對(duì)于傳統(tǒng)算法，改進(jìn)算法可將閾值參數(shù)減少一半，使算法過(guò)程更加簡(jiǎn)單。針對(duì)空間資源有限的移動(dòng)終端，本文將改進(jìn)算法與常用的單閾值能量檢測(cè)法進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)運(yùn)用改進(jìn)算法的聲紋識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率更高。因此，改進(jìn)的能量-過(guò)零率兩級(jí)融合端點(diǎn)檢測(cè)法在移動(dòng)終端上具有很高的應(yīng)用價(jià)值。
　　針對(duì)傳統(tǒng)語(yǔ)音幀投票法無(wú)法突出每一幀語(yǔ)音判決結(jié)果的差異性的問(wèn)題，本文提出了基于似然概率的的加權(quán)投票法。此方法根據(jù)不同語(yǔ)音幀與概率模型之間的似然

3、概率取值，對(duì)每一幀語(yǔ)音進(jìn)行加權(quán)，使得似然概率大的語(yǔ)音幀權(quán)重更大，置信度更高，從而增強(qiáng)每幀語(yǔ)音判決結(jié)果之間的差異，使語(yǔ)音幀融合結(jié)果更準(zhǔn)確。同時(shí)，通過(guò)多次的加權(quán)檢測(cè)，本文驗(yàn)證了基于加權(quán)投票法的聲紋識(shí)別系統(tǒng)比基于傳統(tǒng)投票法的識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別性能更優(yōu)。
　　最后，本文設(shè)計(jì)了多種特征提取技術(shù)以及概率模型的組合方案，通過(guò)實(shí)際識(shí)別效果和算法復(fù)雜度的角度來(lái)分析它們?cè)谝苿?dòng)終端上的可行性，選出最可行的方案。并且根據(jù)最優(yōu)的聲紋識(shí)別系統(tǒng)方案，設(shè)計(jì)了一種基于移