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摘要:利用人說(shuō)話所發(fā)出的語(yǔ)音信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)的身份驗(yàn)證系統(tǒng)也是在說(shuō)話人識(shí)別的范疇之內(nèi)。它是一種生物認(rèn)證技術(shù)并以人所發(fā)出的聲音來(lái)識(shí)別人的，它是提取了說(shuō)話人語(yǔ)音信號(hào)的特征來(lái)進(jìn)行分析的，根據(jù)一些系統(tǒng)的算來(lái)建立說(shuō)話人大集合從而確定說(shuō)話人是否存在系統(tǒng)的大模型中，然后達(dá)到身份驗(yàn)證的效果。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日益成熟，通過(guò)語(yǔ)音驗(yàn)證身份的系統(tǒng)也越來(lái)越受到人們的關(guān)注，它在互聯(lián)網(wǎng)安全與智能系統(tǒng)領(lǐng)域都有很好的應(yīng)用前景。 有關(guān)文本的說(shuō)話人識(shí)別本文研究的主要內(nèi)容，為每一說(shuō)話人建立一個(gè)能夠描述該說(shuō)話人個(gè)性特征的模型是它的基本原理，它的標(biāo)準(zhǔn)模板構(gòu)建是以這一說(shuō)話人個(gè)性特征為基礎(chǔ)。在辨認(rèn)說(shuō)話人時(shí)，說(shuō)話人辨認(rèn)的結(jié)果取與測(cè)試音匹配距離最小的說(shuō)話人模型所對(duì)應(yīng)的說(shuō)話人；在確認(rèn)說(shuō)話人時(shí)，用來(lái)進(jìn)行比較的是所聲稱的說(shuō)話人模型與測(cè)試音的模型，我們?yōu)槠ヅ渚嚯x規(guī)定一個(gè)值，如果小于規(guī)定值說(shuō)話人的身份就得以確定，如果大于規(guī)定值就否定說(shuō)話人身份，基于本文我的主要工作如下： （1）在前期的工作中，通過(guò)查閱相關(guān)的文獻(xiàn)與資料對(duì)說(shuō)話人識(shí)別原理與方法有一定了解后，語(yǔ)音身份驗(yàn)證系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中選擇簡(jiǎn)單容易實(shí)現(xiàn)的GMM（高斯混合模型）進(jìn)行模型建立與模型匹配。 （2）然后，在模型的建立之前將采集到的語(yǔ)音信號(hào)由模擬信號(hào)變?yōu)閿?shù)字信號(hào)，然后進(jìn)行預(yù)加重與加窗分幀，用梅爾倒譜系數(shù)算法來(lái)提取語(yǔ)音信號(hào)的特征。 （3）其次，在說(shuō)話人的系統(tǒng)設(shè)計(jì)中利用的說(shuō)話人身份算法是GMM（高斯混合模型）。 （4）最后，利用MATLAB進(jìn)行程序的編寫(xiě)與實(shí)現(xiàn)算法仿真，實(shí)現(xiàn)了基于語(yǔ)音的身份識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，并較好的驗(yàn)證了本文算法的身份識(shí)別效果。 關(guān)鍵詞：語(yǔ)音處理；梅爾倒譜系數(shù)；高斯混合模型
目錄 摘要 Abstract 1 引言-1 1.1 課題研究的意義-1 1.2 研究的背景及現(xiàn)狀-1 1.3 本文主要研究的內(nèi)容-2 2 語(yǔ)音信號(hào)的特征分析與提取-3 2.1 語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域特征-3 2.1.1 語(yǔ)音信號(hào)加窗分析-3 2.1.2 語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)能量-5 2.1.3語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)平均過(guò)零率-6 2.2 語(yǔ)音信號(hào)的頻域特征-8 2.2.1 短時(shí)傅立葉變換-8 2.2.2 語(yǔ)譜圖-9 2.3語(yǔ)音信號(hào)特征參數(shù)提取-10 3基于高斯混合模型的身份識(shí)別-11 3.1 高斯混合模型的基本原理-11 3.2 說(shuō)話人的特征訓(xùn)練過(guò)程-13 3.3 說(shuō)話人特征識(shí)別過(guò)程-14 4 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與運(yùn)行-15 4.1 MATLAB圖形界面的編程-15 4.2 語(yǔ)音身份識(shí)別軟件流程圖-16 4.3 身份識(shí)別系統(tǒng)運(yùn)行分析-17 總 結(jié)-19 參 考 文 獻(xiàn)-20 致謝-21 |
