【摘 要】
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语音是人的自然属性，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能，说话人识别具有广泛的应用前景。本文主要讨论了说话人识别的特征参数提取
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语音是人的自然属性，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能，说话人识别具有广泛的应用前景。本文主要讨论了说话人识别的特征参数提取、说话人识别系统组成、基于矢量量化(VectorQuantizatioN,VQ)的说话人识别方法及其改进方法、基于高斯混合模型(GaussianMixture Model，GMM)的说话人识别方法及其改进方法，并对实验结果进行了讨论。
为了与GMM算法的识别结果进行对比，本文首先对VQ方法作了讨论，在训练VQ码书的传统的LBG算法基础上应用粒子群优化算法(Particle SwarmOptimizatioN,PSO)进行改进，得到PSO-LBG算法。另外，本文从两个方面改进了传统的GMM算法，分别是基于能量分类的GMM方法(Power ClassifiedGMM，C-GGMM)和基于特征空间分类的GMM方法(Feature Space ClassifiedGMM.F-GMM)。
PSO-LBG方法的原理就是利用PSO算法产生初始码书，然后根据PSO算法中的迭代公式产生新的解（即新的码书），对该新解利用LBG算法进行优化，将优化后得到的结果再输入到PSO算法中产生新解，直到产生足够好的码书为止。
C-GMM方法是根据语音帧能量对语音数据进行分类，在抗噪性能方面有着明显的优势，并且在信噪比较低的情况下系统的鲁棒性较好；F-GMM方法在特征空间对语音数据进行分类，描述说话人个性特征的信息比较丰富，在信噪比较高的时候系统的识别率很高，但是缺点是在信噪比低的时候系统鲁棒性得不到保证。
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