與文本無關的說話人識別技術研究.pdf

1、由于語音本身的特點和現今社會的需要,說話人識別技術的研究有很大的學術價值和應用價值。但目前存在的說話人識別技術與人們的期望還有很大的差距,將該技術很好地應用于現實生活中還存在很多困難。
　　 本文主要對與文本無關的說話人識別技術進行研究,重點對特征參數選取、匹配算法和判決方法進行研究,尤其對開集部分的說話人提出了解決方案,從而進一步確定適用于本文系統(tǒng)的語音庫和系統(tǒng)反饋信息。
　　 在特征參數選取方面,對基頻、共振峰和Me

2、l倒譜系數進行了詳細的研究和分析,確定將Mel倒譜系數作為說話人識別的特征參數,將基頻和共振峰作為對說話人分類的依據,識別時先判斷待識別人屬于哪個子集,然后再進行匹配計算。實驗結果表明,與不分類方法比較,不僅縮短了識別時間,而且提高了識別率。
　　 在匹配計算方面,采用歐氏距離進行計算,用該算法進行說話人識別,在建模時不必對說話人進行嚴格的訓練,只需要從用于建模的語音中提取相應的特征參數存儲即可。
　　 在確定判決方法方