本文關(guān)鍵詞：基于矢量量化的說話人識(shí)別的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：說話人識(shí)別作為生物識(shí)別的一種,應(yīng)用范圍非常的廣泛,是依據(jù)語音波形中所反映的說話人生理及行為的語音特征參數(shù),以此來自動(dòng)鑒別說話人的身份。本文研究的是基于矢量量化的說話人識(shí)別。本文采用矢量量化的模板訓(xùn)練方法,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于矢量量化的與文本無關(guān)的說話人識(shí)別系統(tǒng),主要工作如下：(1)語音庫的建立,語音庫是由本人在背景噪聲相對(duì)小的環(huán)境下自行錄制的漢語普通話語音數(shù)據(jù)庫。使用Cool Edit Pro2.1軟件錄制,設(shè)置采樣頻率為8kHz、量化精度為16bit,信道選擇單聲道混合,該語音庫由30名男性和16名女性的語音組成,并截取10s用于訓(xùn)練,截取5s用于測(cè)試。(2)闡述語音信號(hào)的前期處理工作,主要對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重、分幀加窗和端點(diǎn)檢測(cè),并對(duì)語音信號(hào)短時(shí)域的特征函數(shù)：短時(shí)能量函數(shù)、短時(shí)平均過零率進(jìn)行了分析。然后介紹了端點(diǎn)檢測(cè)的三個(gè)方法：雙門限法、譜減法、譜熵法,對(duì)三種端點(diǎn)檢測(cè)方法作仿真分析,針對(duì)雙門限端點(diǎn)檢測(cè)方法中存在的漏檢現(xiàn)象進(jìn)行了改進(jìn),改進(jìn)后的算法有效地避免了漏檢問題。(3)接著對(duì)常用的語音信號(hào)的特征參數(shù)進(jìn)行介紹和研究,重點(diǎn)分析了線性預(yù)測(cè)系數(shù)(Linear Prediction Coefficient)、線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(Linear Prediction Cepstral Coefficients, LPCC)和梅爾頻率倒譜系數(shù)(Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)及其提取方法,本文選用的是MFCC。之后重點(diǎn)分析了矢量量化的原理、過程及算法,針對(duì)量化過程進(jìn)行了改進(jìn),即采用多級(jí)矢量量化的方法。(4)最后在Matlab平臺(tái)下,設(shè)計(jì)與文本無關(guān)的說話人識(shí)別系統(tǒng),在量化過程中采用多級(jí)矢量量化,測(cè)試了自行錄制的46個(gè)說話人的語音庫,得到了較高的識(shí)別率。
【關(guān)鍵詞】：說話人識(shí)別 矢量量化 線性預(yù)測(cè)系數(shù) 線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù) 梅爾頻率倒譜系數(shù)
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 語音數(shù)字信號(hào)處理概述9-10
• 1.2 說話人識(shí)別技術(shù)10-13
• 1.2.1 說話人識(shí)別研究的背景及意義10-11
• 1.2.2 說話人識(shí)別的研究歷史和現(xiàn)狀11-13
• 1.3 說話人識(shí)別概述13-15
• 1.3.1 基本概念13
• 1.3.2 說話人識(shí)別的分類13-15
• 1.4 論文的研究工作和內(nèi)容安排15-17
• 1.4.1 研究工作15
• 1.4.2 內(nèi)容安排15-17
• 第二章 語音信號(hào)的數(shù)字化處理17-27
• 2.1 語音信號(hào)的獲取17-18
• 2.1.1 語音的產(chǎn)生17
• 2.1.2 語音信號(hào)的數(shù)字化和采集17-18
• 2.2 語音信號(hào)的數(shù)學(xué)模型18-21
• 2.2.1 激勵(lì)模型18-20
• 2.2.2 聲道模型20-21
• 2.2.3 輻射模型21
• 2.3 語音信號(hào)短時(shí)域內(nèi)的特征函數(shù)21-25
• 2.3.1 短時(shí)平均能量21-24
• 2.3.2 短時(shí)平均過零率24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-27
• 第三章 語音信號(hào)的端點(diǎn)檢測(cè)和特征提取27-42
• 3.1 語音信號(hào)的端點(diǎn)檢測(cè)27
• 3.1.1 端點(diǎn)檢測(cè)的概念27
• 3.1.2 端點(diǎn)檢測(cè)的應(yīng)用27
• 3.2 常用的幾種端點(diǎn)檢測(cè)方法27-36
• 3.2.1 雙門限檢測(cè)方法及其改進(jìn)方法27-33
• 3.2.2 譜減法33-34
• 3.2.3 譜熵法34-36
• 3.3 語音信號(hào)的特征參數(shù)提取36-41
• 3.3.1 線性預(yù)測(cè)系數(shù)36-38
• 3.3.2 線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)38-39
• 3.3.3 梅爾頻率倒譜系數(shù)39-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第四章 說話人識(shí)別模板訓(xùn)練方法42-50
• 4.1 說話人識(shí)別的基本方法42-43
• 4.2 矢量量化在說話人識(shí)別中的應(yīng)用43-49
• 4.2.1 矢量量化的原理43-44
• 4.2.2 矢量量化的過程44-46
• 4.2.3 矢量量化的失真測(cè)度46
• 4.2.4 Linde-Buzo-Gray(LBG)算法46-47
• 4.2.5 多級(jí)矢量量化47-49
• 4.3 本章小結(jié)49-50
• 第五章 基于矢量量化的說話人識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)50-60
• 5.1 語音信號(hào)的采集和前期處理50-55
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)中信號(hào)的采集50-51
• 5.1.2 語音信號(hào)的前期處理51-55
• 5.2 特征參數(shù)的實(shí)際提取55
• 5.3 碼本的生成及失真測(cè)度55-56
• 5.3.1 碼本的生成55-56
• 5.3.2 失真測(cè)度56
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果56-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 總結(jié)60
• 6.2 展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 致謝66

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