文档介绍：硕士学位论‘文华北电力大学年月日题目:基于最小二乘支持向量机的分级说话人识别系统研究英文题目:研究生姓名:张静专业:通信与信息系统研究方向:图像与语音信号处理导师姓名:职称::学校代码:密级:
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型耗ǎ弓关于学位论文使用授权的说明声明期:丝:呈:户处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得华北电婷艿难宦畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑导师签名:本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于最酥С窒蛄炕姆旨说话人识别系统研究》,是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间,在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知,除了文中特别加以标注和致谢之力大学或其他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已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定,即:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。作者签名:日期:
专
摘要说话人识别是根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的参数,自动识别出说话人的过程。作为一种生物认证技术,说话人识别技术广泛应用于互联网通信、银行等领域。本文详细介绍了语音信号预处理、特征提取和抗噪的方法,并研究了基于主成分分析妥钚《。针对大人群说话人识别系统,⒍愿檬侗模型的性能进行了大量的实验。实验结果表明,该方法可以取得良好的识别性能,并且该系统在噪声环境下具有很好的鲁棒性。关键词:说话人识别,最小二乘支持向量机,主成分分析,鲁棒性瑂—簊,华北电力大学硕士学位论文摘要瓵琭甌.,琣..琹,
第一章绪论“⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.:⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章语音信号预处理及特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第三章噪声环境下提高系统鲁棒性方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第四章说话人识别方法⋯⋯.⋯....⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯.说话人识别方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯说话人识别的优势及其应用前景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.说话人识别当前存在的问题⋯⋯⋯..:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..语音信号预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯语音增强⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..特征空间的特征补偿⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.仿真实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯.本文采用的抗噪模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.说话人识别的研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯....⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.咝栽げ庀凳齃⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...【轿蟛挠镆粼銮俊特征空间的稳健特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..:⋯⋯.骸主成分分析目录中文摘要英文摘要华北电力大学硕士学位论文目录.
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第一章绪论说话人识别的研究背景及意义与不同说话人相比更相似,从而提出了意义类似于指纹母拍钜簧疲有性能的方法——支持向量机【,也已被应用于说话人识别系统,并取得了不错的说话人识别琒技术渤粕剖侗鸺际属于生物认证技术的一种,是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数自动识别说话人身份的技术【。说话人识别涉及语音学、语音信号处理、模式识别与人工智能等学科。说话人识别技术的核心是通过预先录入说话人的声音样本,提取说话人独一无二的语音特征并保存在数据库中,应用时将待验证的声音和数据库中的特征进行匹配,从而确定说话入的身份。说话人识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性越来越受到世人的瞩目。.对说话人识别技术的研究始于上个世纪年代【俊T缙诘墓ぷ髦饕<性谌硕昕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,研究工作逐渐脱离了单纯的听辨。实验室发现同一位说话人某音节的若干次发音的语谱图并论证了应用“声纹侗鹚祷叭松矸莸目赡苄浴4撕螅孀诺缱蛹