基于ＶＱ的说话人识别系统.doc

基于ＶＱ的说话人识别系统.doc基于VQ的说话人识别系统摘要:该文介绍了一种基于矢量量化(VQ)方法的一个说话人识别算法。基于矢量量化的说话人识别,因其运算过程简单等特点,在说话人识别领域有着广泛的应用。用不同语音参数进行实验,实验表明应用矢量量化的方法用在说话人识别中是一种有效方法。关键词:说话人识别;VQ;码本;; 中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2008)32-1181-03 SpeakerRecognitionSystemBasedonVQ DINGYan-wei,DAIYu-gang (NorthwestUniversityforNationalities,Lanzhou730030,China) Abstract:,. Keywords:speakerrecognition;VQ;codebook;; 说话人识别(SpeakerRecognition),又称声纹识别(VoiceprintRecognition),是由计算机利用语音波形中所包含的反应特定说话人生理和行为特征的语音特征参数来自动识别说话人身份的技术。 1说话人识别的基本原理说话人识别的基本原理如图所示,主要包括训练和识别两个阶段。无论是训练还是识别,都需要首先对输入的原始语音信号进行预处理,虑除掉原始信号的不重要的信息以及背景噪声等。然后进行特征提取,提取出反映信号特征的关键特征参数,以降低维数并便于后续处理。在训练阶段,每个用户分别说出若干训练语句,系统经过上述预处理和特征提取后对其进行分析,并据此建立每个用户的模板或模型库,或者对已在库中的该用户的模板或模型作适应性修正。由于该阶段为系统的每个用户都注册了自己的信息,所以又称之为注册阶段。在识别阶段,由于待识别的用户说出识别语句,系统据此计算出其特征参数,并与在训练过程中建立的参考模板或模型加以比较,并经过一定的相似性准则进行识别判决。 () 线性预测倒谱系数()是线性预测系数(LPC)在倒谱域中的表示。该特征是基于语音信号为自回归信号的假设,利用线性预测分析获得倒谱系数。参数求解流程如图2所示。 LPC系数可用来估计语音信号的倒谱,这也是语音信号短时倒谱分析中一种特殊的处理方法。在线性预测(LPC)分析中,声道模型系统函数为: 时域构成LPC倒谱特征。 () 美尔频标倒谱系数()考虑了人耳的听觉特性,将频谱转化为基于MEL频标的非线性频谱,然后转换到频谱域上。由于充分考虑了人的听觉特性,而且没有任何前提假设,参数具有良好的识别性能和抗噪声能力。是采用滤波器组的方法计算出来的,这组滤波器