[毕业设计] 说话人识别系统研究 [复制链接]

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　　西安建筑科技大学毕业设计 说话人识别系统研究 共46页，16484字。
　　
摘要
　　
随着信息技术的发展，如何鉴定个人身份，保护信息安全越来越重要。说话人识别作为生物特征认证技术的一种，和传统的认证方式相比，具有使用方便、安全性高、不易被遗忘等优点，在电话金融交易、军事侦察和信息检索等领域有着广泛的应用前景。
　　
本文首先回顾了说话人识别技术的发展历史和研究现状，对说话人识别系统的组成、原理进行了介绍，然后对说话人识别中所涉及的两个关键问题，即说话人的特征提取和说话人识别模型的建立进行了重点研究,特征的参数除了传统的长时统计参数以外，目前常用的说话人识别系统主要是使用MFCC倒谱参数，因为MFCC参数的鲁棒性效果更好些。
　　
而系统经过特征提取后就要进行选择说话人识别方法，说话人识别主要有三种识别方法:非参数模型方法、参数模型方法和人工神经网络方法。每种方法都有各自的特点，由于HMM模型成功描述了语音信号的统计特性，已成为目前最佳的说话人识别处理模型。
　　
在此基础上，本文讨论了两种识别方法，并主要对其中的一种进行学习，并在MATLAB上进行了系统仿真,得出测试结果。
　　

　　
关键词  说话人识别，矢量量化，HMM，子带处理，复合策略
　　
目录
　　
1绪论    1
　　
1.1 说话人识别的研究与进展    1
　　
1.2 说话人识别的概念    2
　　
1.3 说话人识别技术的分类    4
　　
1.3.1 非参数模型方法    4
　　
1.3.2 参数模型方法    6
　　
1.3.3 神经网络方法    6
　　
2特征提取    8
　　
2.1 基音周期    8
　　
2.1.1 中心削波自相关法    9
　　
2.2 线性预测系数    11
　　
2.3 倒谱系数    13
　　
2.3.1 LPC倒谱    13
　　
3几种非参数模型话者识别    15
　　
3.1 模板匹配话者识别    15
　　
3.1.1 基音模板匹配    15
　　
3.2 VQ话者识别    16
　　
3.2.1 V Q话者识别的基本原理    16
　　
3.2.2 VQ话者识别的改进    18
　　
4参数模型的话者识别    19
　　
4.1 HMM模型的引入    19
　　
4.2 H M M模型的定义    20
　　
4.3 HMM的基本算法    21
　　
4.3.1 前向一后向算法和Baum- Welch算法    21
　　
4.3.2  Viterbi算法    22
　　
4.4 HMM的分类    22
　　
4.4.1 离散HMM    23
　　
4.4.2 连续HMM    23
　　
4.4.3 半连续HMM    24
　　
5系统仿真实验    26
　　
5.1 基于子带的VQ说话人识别    26
　　
5.1.1 子带处理的原理与结构    26
　　
5.2 基于复合策略的连续HMM说话人识别    27
　　
5.2.1 判别准则    28
　　
5.3 识别实验    29
　　
5.3.1 建立一个说话人识别系统    30
　　
5.3.2 验证混合训练的效果    31
　　
6总结与展望    33
　　
致谢    35
　　
参考文献    36
　　
附录    37

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