有限词汇的说话人识别技术

发布时间：2017-10-16 13:39

  本文关键词：有限词汇的说话人识别技术

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【摘要】：说话人识别技术是根据对输入音频的分析,提取说话人的特征信息,利用该信息自动进行身份的认证。作为生物认证技术的一种,说话人识别技术解决了隐私信息危机化的问题。同时说话人识别技术实现简单、操作方便、音频录入处理简单,而使得该技术在现实生活中存在很多用途。人口老龄化问题的日益凸出,随之需要发展的是老年人产业。老年人产品用以解决老年人生活中遇到的问题。将说话人识别技术应用于产品中,进一步提高了产品的安全性。以对传统的特征提取算法和模式识别算法的学习为基础,通过对现有改进算法的研究,提出了基于熵值加权的MFCC算法和基于谱聚类初始化的EM算法。构建了特殊的语言数据库用来测试算法的性能。最后设计了一款老年便携手持设备,并将说话人识别技术应用于其中,进一步提高了设备的安全性。并且搭建了手持设备的软件测试平台。
【关键词】：说话人识别 人口老龄化 熵值加权 模式识别
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN912.34
【目录】：

• 内容摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 说话人识别技术的发展与现状10-11
• 1.1.1 说话人识别技术的概念10
• 1.1.2 说话人识别技术的发展与现状10-11
• 1.2 论文研究意义11-12
• 1.3 论文研究路线12
• 1.4 本文内容及安排12-14
• 第2章 说话人识别技术算法14-24
• 2.1 说话人识别技术原理14
• 2.2 特征值提取算法14-18
• 2.2.1 Mel频率倒谱系数(MFCC)15
• 2.2.2 感知线性预测系数(PLP)15-17
• 2.2.3 线性预测系数(LPC)17-18
• 2.3 模式识别算法18-22
• 2.3.1 HMM18-19
• 2.3.2 VQ19-20
• 2.3.3 SVM20-21
• 2.3.4 GMM21-22
• 2.4 说话人识别系统文献综述22-24
• 第3章 MFCC提取算法的改进24-35
• 3.1 特征值提取算法的理论基础24-26
• 3.1.1 语音信号处理24-25
• 3.1.2 MFCC提取技术25
• 3.1.3 熵值赋权算法25-26
• 3.2 基于熵值法加权的MFCC26-33
• 3.2.1 预处理27-29
• 3.2.2 快速傅立叶变换(FFT)29-30
• 3.2.3 Mel频率滤波器组30
• 3.2.4 对数与余弦变换30-31
• 3.2.5 MFCC一阶差分和二阶差分的计算31-32
• 3.2.6 MFCC特征参数矩阵的标准化32
• 3.2.7 根据标准化后的MFCC"计算熵值32
• 3.2.8 确定权重32-33
• 3.3 各维分量权重的分析33-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第4章 EM算法的改进35-40
• 4.1 高斯混合模型GMM35-36
• 4.2 EM算法的介绍36-37
• 4.3. 基于谱聚类初始化的EM算法37-39
• 4.3.1 谱聚类38
• 4.3.2 EM初始化方法的比较38-39
• 4.4 本章小结39-40
• 第5章 说话人识别系统40-47
• 5.1 语音数据库40-41
• 5.2 系统描述41-44
• 5.3 系统仿真实验分析44-46
• 5.3.1 特征值不同维数下错误接受率的比较44
• 5.3.2 不同训练模型下错误接受率的比较44-45
• 5.3.3 不同阈值下系统错误接受率与错误拒绝率的比较45-46
• 5.4 本章小结46-47
• 第6章 基于说话人识别的老年便携手持设备47-62
• 6.1 手持设备的设计背景与原则47-50
• 6.1.1 老年便携手持设备设计背景47-49
• 6.1.2 老年便携手持设备设计原则49-50
• 6.2 手持设备的设计意图50
• 6.3 手持设备硬件组成介绍50-51
• 6.4 手持设备功能模块51-53
• 6.5 手持设备关键技术分析53-56
• 6.5.1 说话人识别技术54
• 6.5.2 音频检索技术54-56
• 6.6 手持设备软件测试系统的设计56-61
• 6.7 本章小结61-62
• 第7章 结论与展望62-64
• 7.1 结论62-63
• 7.2 展望63-64
• 参考文献64-69
• 后记69

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本文编号：1042990