【摘 要】
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说话人识别是语音信号处理的重要分支,根据识别说话人集合是开集还是闭集,它又分为说话人辨认和确认两类.随着社会的进步,科技的发展,各种掌上电脑等便携设备的大量普及和应
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说话人识别是语音信号处理的重要分支,根据识别说话人集合是开集还是闭集,它又分为说话人辨认和确认两类.随着社会的进步,科技的发展,各种掌上电脑等便携设备的大量普及和应用,人们迫切要求将语音识别技术,特别是说话人识别技术应用于这些手持设备上.该文主要研究基于掌上电脑录音条件下的说话人辨认.在噪声环境中,掌上电脑录音的情况下,采用特征参数加窗的方法,以提高系统的噪声鲁棒性.通过对多种窗口的正识率比较,发现对LPC倒谱低阶参数的加窗提升,对Mel倒谱高阶参数的加窗提升,可以改善系统的鲁棒性.针对上述两种参数,建立了基于高斯混合模型(GMM)的说话人辨认系统,并进行实验.结果显示,采用加窗后的系统识别率得到了明显改善,当语音信号信噪比为5dB时,在35人的系统测试中,基于LPC倒谱低阶参数的加窗提升,使系统的识别率提高了28.6个百分点.此外,该论文还针对GMM模型的混合数、迭代次数、特征参数的阶数、维数,训练和测试语音的长度等进行了大量实验,取得了一些有价值的实验数据和结论.全文共分5章,第1章,简单介绍了语音识别和说话人识别概念,该领域研究的发展情况及现状.第2章,简单介绍了语音信号的特点和分析处理的方法;第3章,介绍了说话人特征参数的选择原则和提取方法,主要介绍了LPC倒谱和Mel倒谱的原理及方法;第4章,介绍了高斯混合模型(GMM)的工作原理,模型参数的EM参数估计算法.第5章,阐述了噪声环境基于掌上电脑录音条件下的说话人辨认系统实现及实验研究,最后,对实验结果进行了总结和讨论.
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