【摘 要】
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计算机科学经过几十年的发展,对人们的生产、生活、工作、娱乐等方面产生了重大影响。随着个人电脑,智能设备,移动操作系统的广泛应用及普及,人们对于计算机的交互体验和操作
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计算机科学经过几十年的发展,对人们的生产、生活、工作、娱乐等方面产生了重大影响。随着个人电脑,智能设备,移动操作系统的广泛应用及普及,人们对于计算机的交互体验和操作习惯等方面提出更高的要求。语音交互被认为是一种理想的人机交互方式,并逐渐应用于电信、教育、安全等行业。说话人识别是语音处理技术的一个重要分枝,其基本原理是通过对说话人的语音信息进行分析与建模来“了解”用户的声音特征,从而能够辨认出用户的身份。由于高斯混合模型(GMM)能够很好的对说话人声线特征进行拟合,加之训练与识别的算法复杂度很小,已经成为说话人识别问题的一种主流的解决方案,在过去十几年中得到广泛的研究与应用。Reynolds等人在GMM的基础上发展出高斯混合通用背景模型(GMM_UBM),利用通用背景良好的性质,很好地了解决训练语音数据较少时模型训练不充分的难题。本文的主要研究方向为复杂信道下的鲁棒性说话人识别问题,旨在提高非理想环境下的说话人识别系统的识别性能,以增强系统对于各种环境的适应性。论文从识别系统的三个主要方面——语音特征提取、说话人模型训练和身份相似度计算分别进行研究和方案优劣性讨论,采用了“规避”或“补偿”的思想,以抵消或者削减不同信道和采集设备对说话人语音产生的干扰,增强了说话人识别系统对于不同环境的适应能力。机器人有着广阔的应用前景,面向家庭服务的机器人更是未来千家万户的强烈需求。在本文的最后讨论了一款面向家庭服务的机器人——“睿宝”机器人系统中的说话人识别模块,该模块内嵌于机器语音交互子系统中,在机器人与用户进行语音交互的过程中,对交互对象进行身份辨识和命令合法性确认的工作,很大程度上提高了机器人的安全性和智能性。
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