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摘 要:聲紋識(shí)別就是讓機(jī)器能夠聽(tīng)懂人話,它是以語(yǔ)音為研究對(duì)象的，是語(yǔ)音信號(hào)處理的一個(gè)重要的研究方向.隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、多媒體技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)聲紋音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展寄予了更高的期望.聲紋識(shí)別擁有著可觀的應(yīng)用背景，同時(shí)作為一個(gè)交叉學(xué)科也具有深遠(yuǎn)的理論研究?jī)r(jià)值. 論文首先介紹了聲紋識(shí)別的發(fā)展歷史以及現(xiàn)在在各方面的應(yīng)用，也介紹了聲紋識(shí)別的技術(shù)特點(diǎn)和國(guó)內(nèi)外聲紋研究的現(xiàn)狀，最后闡述了研究聲紋識(shí)別的困難.之后對(duì)語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別的一些基本理論及算法進(jìn)行了一些研究，并說(shuō)明了聲紋識(shí)別按不同條件的分類.第三章進(jìn)入論文的主要工作，說(shuō)明了在語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析和處理之前,必須要對(duì)所采集的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理.預(yù)處理階段包括語(yǔ)音的采樣、量化、預(yù)加重、加窗、及端點(diǎn)檢測(cè)等.第四章是論文的主要部分，特征參數(shù)的提取算法及研究是目前聲紋識(shí)別技術(shù)的關(guān)鍵，因?yàn)橐M(jìn)行說(shuō)話人的識(shí)別，必須要有話者的特征參數(shù)，這部分介紹了特征參數(shù)提取的準(zhǔn)則、分類.研究了線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)（LPCC）和mel頻率倒譜系數(shù)（MFCC），結(jié)合C在matlab平臺(tái)進(jìn)行研究.論文最后介紹了聲紋模式匹配的常用模型，著重指出高斯混合模型（GMM）. 關(guān)鍵詞：聲紋識(shí)別；預(yù)處理；特征提取
目錄 摘要 abstract 第1章緒論-1 1.1 聲紋識(shí)別的發(fā)展-1 1.2 聲紋識(shí)別的應(yīng)用-1 1.3 聲紋識(shí)別技術(shù)的特點(diǎn)及研究現(xiàn)狀-2 1.4 聲紋識(shí)別研究的困難-3 第2章 聲紋識(shí)別的系統(tǒng)組成及分類-5 2.1 聲紋識(shí)別系統(tǒng)的組成-5 2.2 聲紋識(shí)別的分類-6 第3章 聲紋識(shí)別系統(tǒng)語(yǔ)音預(yù)處理-7 3.1 聲紋識(shí)別的預(yù)處理-7 3.2 語(yǔ)音的產(chǎn)生機(jī)理-7 3.3 語(yǔ)音信號(hào)的采樣與濾波-8 3.4 語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)加重-8 3.5 語(yǔ)音信號(hào)的加窗與分幀-9 3.6 端點(diǎn)檢測(cè)-10 第4章 聲紋識(shí)別特征參數(shù)的提取-13 4.1 特征提取的準(zhǔn)則-13 4.2 特征參數(shù)的分類-13 4.3常用的特征參數(shù)提取-14 4.3.1 基于LPCC的特征參數(shù)提取-15 4.3.2求LPCC參數(shù)源文件主程序及仿真-16 4.3.3 基于MFCC的特征提取-17 4.3.4 求MFCC參數(shù)源文件主程序及仿真-18 第5章 模式匹配-21 5.1 模式匹配方法概述-21 5.2 基于高斯混合模型（GMM）的說(shuō)話人識(shí)別-22 第6章 結(jié)論與展望-25 6.1結(jié)論-25 6.2展望-25 參考文獻(xiàn)-27 致謝-29 |
