文档介绍：——————中文摘要在说话人识别系统中,说话人的检测和拒识是其非常重要的组成部分。当说话人的语音模糊不清或者说话人不在已有训练集合中时,说话人识别系统会产生识别错误,从而影响系统的识别率。本文对说话人确认系统做了简要的介绍,介绍了说话人确认的背景,说话人确认的框架,说话人确认的内容及其发展。建立并实现了一个说话人确认系统,完成了对说话人语音的预加重、特征提取、高斯混合模型难盗泛褪侗穑本文采用了自适应椒ń兴祷叭耸侗穑蠢猛桓鋈诵碌挠镆舳栽有模板的参数进行修正。提出了一种新的特征用于说话人拒识,即把识别后的得分进行归一化并获得它的一阶差分,将归一化后的等分及其一阶差分作为拒识的特征。提取特征后将其送入到支持向量机进行分类,根据分类结果做出判断,从而实现了对非目标说话者的快速拒识,从而形成了高斯模型和支持向量机相结合的方法。由于这种方法直接从侗鸾峁刑崛√卣鳎苯永檬侗鸾峁为支持向量机的训练特征,运算速度很快,计算简单有效,因此非常适合说话人识别系统的拒识策略。关键词:拒识;支持向量机;说话人确认以及说话人拒识策略的研究。。
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目录:第滦髀邸说话人识别研究的目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯说话人识别技术的国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯说话人识别技术的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⒔峁沟挠τ谩特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯建立高斯混合模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.中文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.冻逃τ谩本文的主要工作及其内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第滤祷叭巳啡舷低车幕究蚣芎屠砺刍高斯混合模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯支持向量机⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.系统架构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第禄贕的说话人确认系统的设计和实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.说话人确认系统特征的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.咝栽げ獾蛊紫凳奶崛特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...咚够旌夏P偷纳杓啤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...
独创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...允视删系统的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..祷叭耸侗鸸獭基于高斯混合模型说话人确认系统的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验情况及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..!参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.攻读硕士学位期间发表的论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.诹笱妒垦宦畚————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————●褚
第滦髀说话人识别研究的目的和意义说话人识别技术的国内外研究现状现在已有很多生物特征用于生物识别领域。应用最广泛的几种生物特征有指纹都有其优点和缺点。有两个重要因素使声音成为一个非常重要的生物识别特征。首先,声音是一个自然信号,并且每个人的声音都与众不同的特征。在现实生活中,人类因为有了语言才使得交流更加方便。其次,现有的电话系统提供了一个无处不在的可以接收和发送语音信号的网络。随着移动通讯手机的应用,基于声传输设备和网络。即使在没有电话的地方,麦克风也是非常低廉且容易获得的设备。并且说话人识别经历了年的研究和发展,已经形成较成熟的科学体系。近十年来,说话人识别技术已经在一些商业产品中崭露头角。在这些商业产品中说话人识别技术不仅仅只是识别功能,其中的一些产品中还加入了一些确认一个短语。这些商业系统使用的说话人识别系统都是与文本相关的系统。虽然这些约束在某种程度上提高了