【摘 要】
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说话人识别是根据语音信号中反映说话人生理和行为的个性特征自动鉴别说话人身份的一种生物认证技术,可广泛应用于电话银行、数据库访问、计算机远程登录、安全验证、自动控
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说话人识别是根据语音信号中反映说话人生理和行为的个性特征自动鉴别说话人身份的一种生物认证技术,可广泛应用于电话银行、数据库访问、计算机远程登录、安全验证、自动控制等领域,正因为说话人识别具有如此广阔的应用前景,近年来在生物认证技术领域中越来越受到人们的关注。如何获取有效的说话人个性特征和选择合理的说话人识别方法以提高说话人识别系统的识别率和可靠性,是本论文的主要研究内容。本文通过分析说话人识别基本原理与系统结构,考察现有的说话人识别技术,研究基于线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC)与Mel频率倒谱系数(MelFrequency Cepstrum Coefficient,MFCC)的二次特征提取方法,以及矢量量化(Vector Quantization,VQ)与隐马儿可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)相结合的识别方法。本文设计的系统是文本相关的说话人识别系统。为了得到有效的语音段和较好地提取说话人特征参数,首先对说话人的语音信号进行去噪、预加重、分帧、加窗和端点检测等预处理,对LPCC和MFCC进行特征加权、特征差分、特征组合以及特征筛选获得二次特征参数,并在HMM模型前端采用VQ技术为每一个说话人设计码书,避免引起误差积累效应,最后采用Baum-Welch算法和Viterbi算法分别对说话人进行训练和识别。实验证明,采用基于LPCC和MFCC的二次特征参数,以及VQ与HMM模型相结合方法的说话人识别系统具有识别率高,差错率低的优点。
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