文档介绍：兰州理工大学
硕士学位论文
支持向量机在说话人识别系统中的应用
姓名:张亚芬
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:李明
20070930
摘要景模型删一提出一种新的特征提取方法,将变长的语音序列转化为定长说话人识别技术因其特有的方便性、经济性、‘准确性,安全性等方面的的优势,在生物特征识别领域具有广泛的应用前景。目前,随着说话人识别技术研究的不断深入,已有的系统在理想的试验条件下的取得了较好的成果。然而,已有的识别系统离实际应用还有很大的距离,包括在识别准确率、识别的实时性、以及在复杂环境的鲁棒性等不能满足实际应用中的需求。支持向量机作为一种新的分类方法以其优秀的推广能力迅速成为模式识别领域的研究热点,也引起了话者识别领域研究者的关注。本文在详细介绍支持向量机的相关理论的基础上,提出了一种新的支持向量机分类方法,并将其用于说话人识别系统。本文的主要工作包括:谟镆籼卣髟ご斫锥危晗附樯芰薖在语音特征抽取处理中的工作原理,并将核函数思想引入以提高算法在非线性情况下的效率,提出了基于的特征降维及去噪处理方法。攵运祷叭耸侗鹬校镆舨坏瘸ご吹奈侍猓诟咚够旌夏P鸵煌ㄓ帽度的语音特征向量。以此特征向量作为输入向量,推导出一种新的核函数,将其用于掷嗥骱撕A私饩鲇枚鄐实现多类话者识别问题,提出一种二叉树分类器的构造方法。与已有的一对多,及一对一的方法做了比较,二叉树分类器在训练和测试过程中,减少了样本的重复训练和比较的次数,从而减少支持向量机多类分类器的运算量,提高其的训练及识别速度。关键词:支持向量机;说话人识别;身份认证,饼讧甎硕上学位论文
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剔谧轹锄日期:矽年脚,工日作者签名:瓠歪务日期:砷年肛月,厶日作者签名:狄至孝日期:泖年肛月历日学位论文版权使用授权书兰州理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影⒈C芸冢年解密后适用本授权书。朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊滔印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒉槐C茑颉‘,,
第滦髀引言随着全球的信息化、网络化、数字化时代的到来,对高可靠性的身份验证和身份识别技术的需求也日益增长。传统的身份认证方式建立在能够标示个人身份的一些附属物品之上,这些物品包括诸如身份证、钥匙等有形物品,也包括如口令和密码等的无形的数字信息。这些传统的以令牌或口令为特征的身份认证技术日益暴露出严重的弊端,主要表现为有形物品容易丢失、被盗窃、被伪造,而口令密码等容易遗忘、记错或盗取。当用户标示被伪造或盗取后,目前的大多数认证系统无法区分真正的用户和冒名顶替者,因此身份顶替事件时有发生,给信息安全带来极大的隐患。传统的身份认证系统的缺陷的本质是标示物品和被认证人之间无法建立牢固可靠的直接联系。很难满足社会各个应用领域对信息的安全信的要求。而生物认证基于被认证者独一无二的生理特征和行为特征来确定身份。这些生理或行为特征包括指纹、声音、人脸、虹膜、视网膜、手型、签名、步态、唇形动作、击键模式。生物认证克服了传统认证方式的缺陷,直接隶属于被认证人,不会被遗忘,不可借阅、不能被盗窃,,。说话人识别技术是生物认证技术的重要分支。由于说话人发声器官的生理差异以及后天形成的行为差异,每个人的语音都带有个人色彩,这使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。与其它生物特征技术相比,说话人识别以声音作为识别对象,除具有不会被遗失和忘记、不