【摘 要】
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在文本依赖的语者识别系统中,通常会限定语音的内容,从而限制了其应用场景。本文在研究当前语者识别技术的主要算法的基础上,研究不同音素统计特征的区别并以语音中的音素信
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在文本依赖的语者识别系统中,通常会限定语音的内容,从而限制了其应用场景。本文在研究当前语者识别技术的主要算法的基础上,研究不同音素统计特征的区别并以语音中的音素信息为研究基础,参考其它论文的相关算法,提出一种针对短时语音的鲁棒性的基于音素分段的语者识别系统的设计方案,并加以实现。本文首先对语者识别系统的特征提取和建模方法以及语音识别技术进行介绍。并在学习和理解相关理论的基础上完成并完成对Sphinx系列软件中的Sphinxbase、 Sphinxtrain以及Sphinx-4的代码分析工作。并在Sphinx-4解码器的基础上完成音素分段的功能。然后介绍文本依赖的语者识别系统常用的算法,随后引入两个基于音素的语者识别系统,并基于这两个系统的相关算法完成了本文的文本依赖语者识别系统的设计。自行实现识别模块代码的编写并在Sphinx系列软件分析的基础上完成对该语者识别系统的实现。最后,分析音素的统计特性,并对音素做聚类分析,并结合聚类结果对音素分段结果进行分析,并探讨其对系统识别模块的影响。最后对文中两个基于音素的语者识别系统和本文的系统做对比分析实验,并给出实验和分析结果。
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