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中文摘要配法中分别对基音特征和长时谱特征的模板匹配方法作了分析研究。随着信息技术的发展,如何鉴定个人身份,保护信息安全越来越重要。说话人识别作为生物特征认证技术的一种,和传统的认证方式相比,具有使用方便、安全性高、不易被遗忘等优点,在电话金融交易、军事侦察和信息检索等领域有着广泛的应用前景。本文首先回顾了说话人识别技术的发展历史和研究现状,对说话人识别系统的组成、原理进行了介绍,然后阐述了说话人识别的三种主要识别方法:非参数模型方法、参数模型方法和人工神经网络方法。每种方法都有各自的特点,由于P统晒γ枋隽擞镆粜藕诺耐计特性,已成为目前最佳的说话人识别处理模型。此外,在与文本无关的说话人识别中,渤1徊捎谩本文对说话人识别中所涉及的两个关键问题,即说话人的特征提取和说话人识别模型的建立进行了重点研究。目前常用的代表说话人特征的参数除了传统的长时统计参数以外,主要是使用问倒谱参数,相对来说参数的鲁棒性效果更好些。在说话人模型方面,可以采用的方法很多,我们主要考察研究了模板匹配法、矢量量化法、隐马尔可夫模型法以及高斯混合模型法,其中在模板匹在此基础上,本文提出两种改进识别方法并在上进行了系统仿真。一种是基于子带的话者识别方法,通过与通常的宽频带话者识别方法进行对比实验,发现子带结构的分类器能够有效增加系统的正确识别率和对窄带噪声的鲁棒性,并且在子带数目为时,系统的识别性能最好。另一种话者识别方法是基于复合策略和参数模型的,系统采用复合策略综合了声源和声道信息,建立基音周期和参数的联合测度,利用模板匹配法进行初级判决,有效缩小了待识别的候选集大小,第二级细判采用基于统计模型的分类器进行,保证了系统的识别率。在使用复合策略和模型来建立说山东大学硕士学位论文
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话人识别系统的基础上,我们还通过采用混合训练的方法来增强系统对各种噪声的适应能力,提高了系统的鲁棒性和实用性。实验表明,采用复合策略和序贯判决的话者识别系统在识别的精度和效率上均得到了好的效果。本文的最后对自己所做的工作进行了总结,并指出了存在的问题和下一步继续研究的思路。关键词:说话人识别矢量量化哟复合策略山东大学硕士学位论文
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符号说明以,咧一般变量:拧玎矗日刀口,,⋯,浚喜,喜五语音序列准周期脉冲或者白噪声声道脉冲响应声道频率响应的倒谱椎南咝栽げ庀凳相似度待测矢量码字矢量待测矢量:吐胱质噶壳伞涞木嗬搿第龌罢叩牡趉个特征分量的权重哪P筒问模型的状态数模型的混和数初始状态的概率矢量转移概率矩阵概率分布矩阵笨趟Φ淖刺笨坦鄄獾降墓鄄熘观察序列最佳状态序列笨檀幼刺蛔R频娇冢淖R聘怕笨蘉创τ谥蛔刺母怕输出概率山东大学硕士学位论文彳吼万
∑。均值矢量,协方差矩阵混合系数分歧密度混合加权值五似然概率缩略名词索引:说话人识别声纹识别说话人确认说话人辨认动态时间规整主分量分析矢量量化隐马尔可夫模型离散连续半连续高斯混合模型人工神经元网络多层感知机函数径向基函数线性预测线性预测系数咝栽げ獾蛊紫凳蛊紫凳离散余弦变换快速傅立叶变换山东大学硕士学位论文∞∥。—猯●’
第一章绪论用目视观察语谱图的方法进行识别,提出了“声纹”的概通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的信息交换形式。因此,语音信号处理的研究也日益显示出它的重要性。大体上说,语音处理的研究可以分为以下几个方面:即语音分析、语音编码、语音合成和语音识别等。其中,语音分析是从时域、频域或变换域对语音信号的参数进行分析,是语音处理的基本手段;语音编码是压缩语音信号便于传输通信和保密;语音合成是让机器模仿和代替人的发音功能;语音识别则是让机器模仿或代替人的听觉功能,又可以分为说话语音内容的识别话愠莆S镆羰侗、说话人的识别和语种识别三种。说话人识别属于生物特征识别技术的一种,就是从说话人的一段语音中提取说话人的个性特征,通过对这些个性特征的分析和识别,从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的。说话人识别的应用有一些特殊的优势:比如使用者的接受程度高;获取语音的识别成本低廉,使用简单;适合远程身份确认;配合一些其他措施,如语义识别等,可以进一步提高准确率等。随着现代数字通讯、多媒体系统、信息高速公路等技术的应用和发展,说话人识别已经越来越深入地影响并改变着我们每个人的生活和工作方式,同时也对语音信号处理的研究工作提出了更高的要求,它在各方面的进展也更加令人瞩目。说话人识别的研究与进展对说话人识别的研究始于世纪年代,早期的工作主要集中在人耳听辨实验和探讨听音识别的可能性方面。随着研究手段和工具的改进,研究工作