【摘 要】
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我们首先研究了说话人识别（声纹识别）技术,特别是与文本无关的说话人识别.在详尽分析声学建模的各个环节对说话人辨认效果之影响的基础上,提出了一个识别能力更高的后处理方法;
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我们首先研究了说话人识别（声纹识别）技术,特别是与文本无关的说话人识别.在详尽分析声学建模的各个环节对说话人辨认效果之影响的基础上,提出了一个识别能力更高的后处理方法;提出了一种新的分组高斯混合模型方法来提高声学建模的精度,有效的抑制了特征向量中各个分量之间在物理意义和量纲等方面的不一致性.其次,我们深入研究了可以满足更高安全性要求的语义信息认证技术.实验表明,语义信息用于身份认证与声纹相比具有更好的鲁棒性.我们实现了语句切分、子词级假设检验和整句可信度认证的各个功能模块,并提出了子词级假设检验模块中核心部分反模型的几种训练方法,有效的提高了系统的认证性能.再次,在以上两部分研究的基础上我们提出用支持向量机分类器来融合声纹识别和语义确认两种技术,充分利用了声纹信息和用户个人信息,取得了很好的效果;同时,针对传统支持向量机的训练算法无法改变两类错误率的问题,提出了非标准支持向量机方法来进一步提高融合认证系统的灵活性.
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