基于ARM的说话人识别系统的设计与实现

发布时间：2017-08-22 00:19

  本文关键词：基于ARM的说话人识别系统的设计与实现

  更多相关文章： 说话人识别系统 ARM 端点检测 特征提取 Linux

【摘要】：目前的说话人识别系统普遍采用PC机或者服务器的形式作为系统的工作平台,这种方式不可避免地存在体积大、功耗高、不便携和实用性低等问题,使得说话人识别系统至今无法普及。针对这样的问题,本文设计并实现了一种基于ARM的便携式说话人识别系统。本文对说话人识别系统的基本算法进行了深入的研究分析与改进,提出了基于时频参数融合的自适应端点检测算法,提高了端点检测的准确率和抗噪性,解决了常用端点检测算法在噪声环境中不能有效地分割词语的问题;还提出了基于Fisher比的Bark小波包变换的特征提取算法,明显提高了系统的识别率和鲁棒性,解决了MFCC特征参数在噪声环境中识别率低的问题。本文采用OK6410开发板作为硬件平台,并移植Linux操作系统作为软件平台,在此基础上设计软件框架。首先移植本文研究的说话人识别算法,实现算法各部分功能;其次在硬件平台上实现语音信号的采集,采集的语音数据经过特征提取算法获得Fisher比Bark小波包倒谱系数(FWBCC),使用VQ建立模型,采用欧式距离计算出识别测试模板与模板库中所有模板的误差,找出误差最小的模板作为识别结果;最后在QT用户界面上显示和播报识别结果,并将整个系统移植到硬件平台上进行测试。测试表明,系统达到了预期的设计目标,具有较好的便携性、准确性和鲁棒性,为实际生活中的密码支付提供了一种新的方案。
【关键词】：说话人识别系统 ARM 端点检测 特征提取 Linux
【学位授予单位】：西安工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN912.34
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 绪论7-11
• 1.1 选题背景7
• 1.2 国内外发展现状7-8
• 1.3 说话人识别系统概述8-9
• 1.3.1 说话人识别系统的原理8
• 1.3.2 说话人识别系统的分类8-9
• 1.4 课题研究内容9
• 1.5 论文组织结构与安排9-11
• 2 说话人识别系统的基本算法及其改进11-35
• 2.1 说话人识别系统的基本算法11-20
• 2.1.1 预处理11-13
• 2.1.2 端点检测13-15
• 2.1.3 特征提取15-17
• 2.1.4 模式匹配17-20
• 2.2 基于时频参数融合的自适应端点检测算法20-26
• 2.2.1 算法改进思路20
• 2.2.2 算法实现流程20-24
• 2.2.3 算法验证与分析24-26
• 2.3 基于Fisher比的Bark小波包变换的特征提取算法26-35
• 2.3.1 算法改进思路26-27
• 2.3.2 算法实现流程27-31
• 2.3.3 算法验证与分析31-35
• 3 说话人识别系统的平台设计35-55
• 3.1 系统硬件平台设计35-40
• 3.1.1 说话人识别系统硬件设计35-36
• 3.1.2 嵌入式处理器的选择36
• 3.1.3 开发板简介36-37
• 3.1.4 音频接口设计37-40
• 3.2 系统开发流程40-41
• 3.2.1 交叉开发模式40
• 3.2.2 嵌入式Linux系统开发流程40-41
• 3.3 主机开发环境搭建41-45
• 3.3.1 制作安装交叉编译工具链41-44
• 3.3.2 安装配置NFS服务44-45
• 3.4 目标机开发环境搭建45-55
• 3.4.1 系统引导程序的移植45-47
• 3.4.2 嵌入式Linux内核的移植47-51
• 3.4.3 构建Linux根文件系统51-55
• 4 说话人识别系统的实现55-63
• 4.1 系统设计目标与架构55
• 4.1.1 设计目标55
• 4.1.2 设计架构55
• 4.2 系统界面设计55-56
• 4.3 系统软件模块设计和应用程序流程56-59
• 4.3.1 语音信号采集播放模块56-57
• 4.3.2 语音合成模块57-58
• 4.3.3 应用程序的主要流程58-59
• 4.4 系统测试59-63
• 4.4.1 系统测试过程59-60
• 4.4.2 测试结果与分析60-63
• 5 结论63-65
• 参考文献65-69
• 附录A Bark频率群表69-71
• 攻读学位期间发表的学术论文71-72
• 致谢72

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