本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用于移動(dòng)端的語音身份認(rèn)證系統(tǒng)研究

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【摘要】：經(jīng)歷了半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展,語音識(shí)別技術(shù)日趨成熟,尤其是語音輸入法、語音指令以及語音與文本之間的相互轉(zhuǎn)換等技術(shù)。而后隨著近幾年智能手機(jī)的普及,語音識(shí)別技術(shù)開始進(jìn)入移動(dòng)終端時(shí)代。但由于移動(dòng)終端的語音識(shí)別存在語句短、訓(xùn)練集小、環(huán)境噪聲復(fù)雜以及移動(dòng)設(shè)備多樣等諸多限制,使得移動(dòng)終端語音身份認(rèn)證準(zhǔn)確率低,阻礙了移動(dòng)終端語音身份認(rèn)證的推廣應(yīng)用。另外,由于大多數(shù)相關(guān)研究集中于語音內(nèi)容識(shí)別和語音合成,基于移動(dòng)終端的語音識(shí)別技術(shù)一直沒有大的突破。本論文從語音前期預(yù)處理、語音身份認(rèn)證架構(gòu)和語音內(nèi)容等三個(gè)方面入手,設(shè)計(jì)相關(guān)實(shí)驗(yàn),試圖解決移動(dòng)設(shè)備語音識(shí)別準(zhǔn)確率低的難題,隨后并進(jìn)行了分析評(píng)價(jià)。在本論文中,從語音預(yù)處理入手,提出了基于短時(shí)能量的語音有效成分提取算法,該算法是由傳統(tǒng)的端點(diǎn)檢測(cè)算法改進(jìn)得到,算法在提取語音信號(hào)中有效成分的同時(shí),可以去除語音信號(hào)中的無效靜音段。實(shí)驗(yàn)表明,該算法不僅減少了語音信號(hào)量,而且削弱了噪聲對(duì)整體身份認(rèn)證的干擾。從語音身份認(rèn)證架構(gòu)入手,提出基于多階規(guī)整時(shí)間的語音身份認(rèn)證架構(gòu),該架構(gòu)有效結(jié)合基于小波變換的特征提取算法與動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法,融合兩者的優(yōu)勢(shì)�；谛〔ㄗ儞Q的特征提取算法可對(duì)語音信號(hào)時(shí)域和頻域同時(shí)進(jìn)行不同細(xì)分度的特征提取,可以從小訓(xùn)練集中提取更多的特征參數(shù)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,在不同移動(dòng)設(shè)備上,語音識(shí)別準(zhǔn)確率提高了3%。從語音內(nèi)容入手,提出基于阿拉伯?dāng)?shù)字串的語音身份認(rèn)證系統(tǒng)改進(jìn)方案。通過多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),對(duì)于10個(gè)阿拉伯?dāng)?shù)字(0到9),該系統(tǒng)對(duì)數(shù)字3、4、5、6和8五個(gè)數(shù)字識(shí)別性能明顯好于其他五個(gè)數(shù)字。然后根據(jù)此實(shí)驗(yàn)結(jié)果,對(duì)已經(jīng)開發(fā)的8位長(zhǎng)數(shù)字串語音身份認(rèn)證系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn),語音身份認(rèn)證準(zhǔn)確率提高了5%。本文提出的三種方案,是從語音身份認(rèn)證的三個(gè)不同角度出發(fā),最終都改善了移動(dòng)終端語音識(shí)別技術(shù)。通過系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與評(píng)測(cè),證明了系統(tǒng)的可行性,對(duì)后續(xù)的研究也有較高的參考價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.3
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本文編號(hào)：1147118