基于矢量量化说话人识别算法与研究.pdf

签名:隘蚣签名:事啐欣川瓅⋯杷论文题目:基于矢量量化的说话人识别算法研究学科名称:测试计量技术及仪器研究生,陈海侠摘要指导教师。高宗海教授和平均过零率的检测方法,对语音段和静音段进行了有效地区分:卣魈崛》矫妫人语音数据库;ご斫锥斡肍允视β瞬ㄆ鞫源胗镆羧ピ耄盟畔薹ńǜ慕蟮乃惴ㄗ;怀蒀语言在阈低成鲜迪帧Q∮眯阅苡帕迹堑统声音采集和识别实验。初步识别实验表明本系统运行稳定可靠,识别效果较好,达到了预关键词:矢量量化;说话人识别:去噪;特征提取;摘要说话人识别琒是根据某个人发出的语音中的参数对其身份进行自动识别的技术。作为生物特征识别的种类之一,有着方便、自然、经济、安全无创等优点,因此得到了广泛的应用。说话人识别产品也渐渐走向实用,向着便携式、经济型方向发展。本文针对系统在实用时出现的问题比如:环境噪声大、识别率低、算法复杂度高等,在进行理论研究的基础上主要做了以下工作:甋惴ǜ慕语音去噪方面,使用递归最小二乘允视β瞬ㄋ惴ǎ对环境噪声中的高斯白噪声进行了有效去除;镆舳说慵觳夥矫妫捎没诙淌蹦芰究并验证了主流的特征参数线性预测系数兔蓝蛊紫凳氖侗鹦Ч并在两种参数的基础上进一步提取一阶差分特征,应用于说话人识别系统;J绞侗选用矢量量化算法,在聚类方法上克服传统的惴ǖ娜钡悖捎没谀:类的初始码本设计算法,提高了系统的识别率。贛肪诚律杓撇⑹迪至怂祷叭耸侗鹚惴ㄊ笛榉桨浮建立一个小型的行端点检测:崛√卣鞑问冉喜煌卣鞑问牟煌资允侗鸾峁挠跋欤优化算法参数,包括特征参数阶数以及聚类算法中码本长度等,以应用到惴ㄖ校肕腉设计了说话人识别系统的界面。在上的实验结果表明:算法改进后,识别率平均提高了%;使用优化的参数,可以保证较好的识别效果。本的定点酒琓诳7迳隙运祷叭耸侗鹣低匙隽笛檎叩期效果。本文的研究为便携式、经济型说话人识别产品的开发奠定了基础。
西安理工大学硕士学位论文
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髀课题的研究背景及意义说话人识别的研究现状术,如虹膜、指纹、人脸识别等,具有以下很多优点:随着网络信息化时代的发展,个人身份的有效识别和保证个人信息安全显得愈发重要。传统的识别个人身份的方法包括通过标识物品如个人证件、私人物品等,以及身份标识知识如用户名、密码等,但这种方法的缺点是一旦物品丢失或知识遗忘,个人身份信息很容易暴露,造成不利后果。相比传统的鉴定方法,年代兴起的生物识别技术更具安全、保密和方便性。所谓生物识别是指评测一个人的自身的生理特征纾喝肆场⒅肝啤⒑缒ぁ⑵兜或行为特征纾河镆簟⒈始恰⒒骷绞降,并且使用此特征作为识别的依据‘。说话人识别即是利用语音这一行为特征,根据其中提取的有效反映个人身份特点的参数进行身份识别的技术“。。对其进行研究发现,。杂谝贫チM肪澈驮冻逃τ茫缤ü绲冉猩矸菅橹ぃ祷叭耸侗鸶为擅长。<虮恪⒆既罚眯浴⒖衫┱剐粤己玫取说话人识别技术有着广泛的应用前景,在需要进行身份识别的各种信息安全领域都可以应用“制。比如在公安部门进行身份鉴别;在通信及互联网领域进行语音拨号、电话银行、语音购物等;在急救呼叫中心使得人机交互界面更人性化,服务更加便捷;在网络领域使人们不用再记忆过多的用户口令和密码;在军队上应用于军事化安全防护系统等等。本文旨在对算法进行研究和改进,对语音特征参数提取并优化,从而保证说话人识别的性能,为便携式说话人识别系统的开发提供理论依据和实现算法。技术的研究起源于上世纪初,开始是通过人的耳朵听声音去判别说话人身份和语谱图比对研究。随着研究方法的改进,单纯的入耳听辨方式逐渐脱离。之后,实验室的甈褂昧嘶谀J狡ヅ透怕释臣品治龅姆椒ǎ对说话人识别的研究主要集中在各种语音特征参数的选择、提取和实验上,对反映语音特征的物理参数从声学角度进行提取方法的研究,此间的工作掀起了声纹识别研究的一个高潮。年代以后,数字信号处理姆椒ū蝗嗣怯τ迷赟迪炙惴ㄖ校从语音中通过信号处理提出有效地表达个人特点的特征参数,如线性预测系数、线性预绪论
模板匹配动羹鐾雩鍪兰兰圣墨圣霎一广———广——工芏二!!!猒猐矿斋砸面狻鲆震型世纪年代至年代,人们开始研究多种有效特征参数的提取,提出各种新的ㄐ测倒谱系数、部分相关系数等。模式匹配模型方案,比如、动态时问规整、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、人工神经网络等技术“H缃瘢祷叭松矸菔侗鸺际蹩J甲呦蚴导视τ茫热缑拦缁暗绫公司根