文档介绍：摘要基于矢量量化和混合高斯模型埘乃祷叭耸侗鸬难芯的特征矢量集。运用矢量量化和高斯混合模型删际跏迪钟胛谋居泄丶拔薰氐乃硕士研究生许百林导师赵力教授东南大学无线电工程系说话人识别始于世纪年代,从世纪年代开始目益成为当今的一个研究热点。说话人识别具有广泛的应用前景,如保安、公安司法、军事、财经和信息服务等领域。正因使得说话人识别方面出现巨大发展。但它还远远没有成熟。本课题以语音信号的蛊紫凳⒒糁芷诤臀衲梢煌椎幕旌咸卣鞑问魑J侗话人识别。在一个人,个的语音库上进行了系统的识别实验。本论文的主要工作有:⒃谒祷叭耸侗鹣低车挠镆籼卣鞑问崛〔糠郑晗覆隽松模型、线性预测编码治觥侄口谱系数、蛊紫凳那蠼猓、介绍了说话人识别的不同方法,主要介绍了矢量量化技术及其在说话人识别中的应用,其本质是在一个解空间中用少数的几个特殊的点来代表空间中全部的有效点,以达到编码、压缩的目的。同时,还介绍了高斯混合模型删睦砺酆褪迪郑ǜ媚P偷难盗泛褪侗穑、阐述了遗传算法的基本思想和处理方法。将遗传算法的全局优化与技术、际踅岷掀鹄矗捎每蒲的编码方案,动态的定标技术,高效的交叉策略,得到了模型的优化作用,提高了说话人识并对实验结果进行了讨论、比较。,关键词:说话人识别;矢量量化;高斯混合模型:蛊紫凳灰糯惴为说话人识别具有如此广阔的应用前景,国内外许许多多的工作者投身于这一领域的研究中,别率。本篇论文从以上三方面讨论了说话人识别的理论,最后介绍了系统的实现与实验结果,摘要:、
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研究生签名:茸丝日垫一⋯期:丛型竺导师签名:东南大学学位论文独创性声明东南大学学位论文使用授权声明研究生签名:本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布刊登畚牡娜ú炕虿糠帜谌荨B畚牡墓ú包括刊登谌ǘ洗笱а芯可喊炖怼
第一章绪论说话人识别的基本概念及其分类说话人识别的基本原理说话人识别是语音信号处理技术的一个重要分支,它是指通过对说话人语音信号进行相应的分析处理,提取相应的特征或建立相应的模型,然后依次做出判断,『范ㄋ祷叭耸欠裨谒锹嫉乃祷叭思曲篈芫靡岳词且桓黾染哂芯薮笪Χ钟相当困难的课题,说话人识别技术按其最终完成的任务可以分为两大类:自动说话人辨认簅珹如圈讲本质上,它们都要求说话人说一句或几句测试语句,从中提取与说话人本质特征有关的信息,再与存储的参考模型比较,做出正确的判断。不过侨啡弦桓鋈说纳矸荩簧婕耙桓鎏囟ǖ牟慰寄P秃痛识别模板之问的比较,系统要求做出“是”或“不是”的二元判决;虿煌低潮匦氡嫒铣龃侗的语音是来自待考察的个人中的哪一个,由于需要比较和判断,所以奈笫堵室4笥贏,并且随着数量的增加,其性能将为逐渐下降。根据说话人识别的内容上来分类,不管是辨认还是确认,说话人识别按照话语的文本可以分为与文本甦趀Ⅱ的说话人识别。与文本有关的说话人识别用同样的词汇表进行系统的识别和训练;与文本研究和应用,识别率高,但容易被录音模仿;与文本无关说话人识别发音内容随机,识别率低些,但不易被录音模仿,是当前研究的重点。然而只有这两种类型是不完全的,因为如果没法事先用录音装置把说话人本人的讲话内容记录下来,然后用于识别,则往往被识别装置有误接受的危险。’而在指定文本型说话人识别中,每一次识别时必须先由识别装置向说话人指定需发音的文本内容,只有在系统确认说话人对指定文本内容正确发音时才可以被接受,这样可以防止本人的语声被盗用。中,进而确定说话人是谁的过程。自动说话人识别珹退祷叭巳啡来记录讲话者未是的话话者图说话人确认和说话人辨认有关的说话人识别、与文本无关的的说话人识别和文本指定型无关的说话人识别的训练和识别采用不同的词汇表。与文本有关的说话人识别由于发音内容固定,较早被第一章结论嫒啡●
无论是与文本有关的说话人识别还是与文本无关的说话人识别,其基本原理都是为每一个说话人建立一个能够描述这一说话人个性特征的模型。在目前话音特征与说话人个性特征还未很好地从语音