应用VQ和GMM的说话人识别系统研究的综述报告.docx

该【应用VQ和GMM的说话人识别系统研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【应用VQ和GMM的说话人识别系统研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。应用VQ和GMM的说话人识别系统研究的综述报告说话人识别是指在一个给定的语音信号中,通过对信号进行分析,从中提取出特征,比较不同说话人之间的差异,从而确定这段语音属于哪个人说的的过程。目前,说话人识别技术广泛应用于语音识别、声纹识别等领域。本文重点介绍基于矢量量化(VQ)和高斯混合模型(GMM)的说话人识别系统的研究进展。一、矢量量化(VQ)的基本原理矢量量化是一种数据压缩技术,可以将连续的数据流按一定规则压缩成离散的向量,从而减小数据量。在说话人识别中,矢量量化可以将语音信号分成若干子段,根据这些子段的语音特征提取出一些代表性的矢量,从而减少后续的计算量和存储空间。矢量量化的基本原理是将连续的数据流分为若干个短时间段,每个短时间段被量化成为一个矢量,并用这些矢量来表示整个数据流。具体的过程是:首先选取一组参考向量,然后将待量化的数据流中的每个短时间段与参考向量进行比较,找到最相似的参考向量,并用该参考向量来代替该短时间段。这个过程就是矢量量化的编码过程。在解码过程中,如果需要恢复原始的数据流,可以通过反向映射将矢量映射回到原始的数据流中。二、高斯混合模型(GMM)的基本原理高斯混合模型是一种基于概率统计的模型,可以将复杂的分布表示成若干个高斯分布的线性组合。在说话人识别中,GMM可以用来描述不同人说话时产生的语音信号的分布情况。其基本原理是,每一个说话人对应一个GMM,每个GMM由若干个高斯分布组成,用于描述该说话人的语音信号的分布情况。在识别过程中,会比较输入语音信号与各个GMM生成的输出的相似度,从而确定最有可能的说话人。三、基于VQ和GMM的说话人识别系统基于VQ和GMM的说话人识别系统主要包括以下步骤::采集、预处理语音信号,,包络函数等。:对于给定的多个说话人,分别采集大量的语音样本,并进行样本处理和特征提取,从而形成训练集。:将训练集中的语音样本分成若干子段,每个子段用VQ方法进行编码,生成代表性矢量集合。:对于每个说话人,根据训练集中的语音样本,构建对应的GMM,利用EM算法对GMM进行优化训练。:对于新的语音信号,分割成若干子段,利用VQ方法将每个子段进行编码,并利用GMM模型计算每个说话人的概率,从而确定最有可能的说话人。基于VQ和GMM的说话人识别系统具有高识别精度、泛化性能强的特点,因此在语音识别、声纹识别以及相关领域得到广泛应用和研究。