本文關(guān)鍵詞：有限詞匯的說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)

  更多相關(guān)文章： 說(shuō)話人識(shí)別 人口老齡化 熵值加權(quán) 模式識(shí)別

【摘要】：說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)是根據(jù)對(duì)輸入音頻的分析,提取說(shuō)話人的特征信息,利用該信息自動(dòng)進(jìn)行身份的認(rèn)證。作為生物認(rèn)證技術(shù)的一種,說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)解決了隱私信息危機(jī)化的問(wèn)題。同時(shí)說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、操作方便、音頻錄入處理簡(jiǎn)單,而使得該技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中存在很多用途。人口老齡化問(wèn)題的日益凸出,隨之需要發(fā)展的是老年人產(chǎn)業(yè)。老年人產(chǎn)品用以解決老年人生活中遇到的問(wèn)題。將說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品中,進(jìn)一步提高了產(chǎn)品的安全性。以對(duì)傳統(tǒng)的特征提取算法和模式識(shí)別算法的學(xué)習(xí)為基礎(chǔ),通過(guò)對(duì)現(xiàn)有改進(jìn)算法的研究,提出了基于熵值加權(quán)的MFCC算法和基于譜聚類初始化的EM算法。構(gòu)建了特殊的語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)用來(lái)測(cè)試算法的性能。最后設(shè)計(jì)了一款老年便攜手持設(shè)備,并將說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于其中,進(jìn)一步提高了設(shè)備的安全性。并且搭建了手持設(shè)備的軟件測(cè)試平臺(tái)。
【關(guān)鍵詞】：說(shuō)話人識(shí)別 人口老齡化 熵值加權(quán) 模式識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：天津財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN912.34
【目錄】：

• 內(nèi)容摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀10-11
• 1.1.1 說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)的概念10
• 1.1.2 說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀10-11
• 1.2 論文研究意義11-12
• 1.3 論文研究路線12
• 1.4 本文內(nèi)容及安排12-14
• 第2章 說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)算法14-24
• 2.1 說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)原理14
• 2.2 特征值提取算法14-18
• 2.2.1 Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)15
• 2.2.2 感知線性預(yù)測(cè)系數(shù)(PLP)15-17
• 2.2.3 線性預(yù)測(cè)系數(shù)(LPC)17-18
• 2.3 模式識(shí)別算法18-22
• 2.3.1 HMM18-19
• 2.3.2 VQ19-20
• 2.3.3 SVM20-21
• 2.3.4 GMM21-22
• 2.4 說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述22-24
• 第3章 MFCC提取算法的改進(jìn)24-35
• 3.1 特征值提取算法的理論基礎(chǔ)24-26
• 3.1.1 語(yǔ)音信號(hào)處理24-25
• 3.1.2 MFCC提取技術(shù)25
• 3.1.3 熵值賦權(quán)算法25-26
• 3.2 基于熵值法加權(quán)的MFCC26-33
• 3.2.1 預(yù)處理27-29
• 3.2.2 快速傅立葉變換(FFT)29-30
• 3.2.3 Mel頻率濾波器組30
• 3.2.4 對(duì)數(shù)與余弦變換30-31
• 3.2.5 MFCC一階差分和二階差分的計(jì)算31-32
• 3.2.6 MFCC特征參數(shù)矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化32
• 3.2.7 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的MFCC"計(jì)算熵值32
• 3.2.8 確定權(quán)重32-33
• 3.3 各維分量權(quán)重的分析33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第4章 EM算法的改進(jìn)35-40
• 4.1 高斯混合模型GMM35-36
• 4.2 EM算法的介紹36-37
• 4.3. 基于譜聚類初始化的EM算法37-39
• 4.3.1 譜聚類38
• 4.3.2 EM初始化方法的比較38-39
• 4.4 本章小結(jié)39-40
• 第5章 說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)40-47
• 5.1 語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)40-41
• 5.2 系統(tǒng)描述41-44
• 5.3 系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)分析44-46
• 5.3.1 特征值不同維數(shù)下錯(cuò)誤接受率的比較44
• 5.3.2 不同訓(xùn)練模型下錯(cuò)誤接受率的比較44-45
• 5.3.3 不同閾值下系統(tǒng)錯(cuò)誤接受率與錯(cuò)誤拒絕率的比較45-46
• 5.4 本章小結(jié)46-47
• 第6章 基于說(shuō)話人識(shí)別的老年便攜手持設(shè)備47-62
• 6.1 手持設(shè)備的設(shè)計(jì)背景與原則47-50
• 6.1.1 老年便攜手持設(shè)備設(shè)計(jì)背景47-49
• 6.1.2 老年便攜手持設(shè)備設(shè)計(jì)原則49-50
• 6.2 手持設(shè)備的設(shè)計(jì)意圖50
• 6.3 手持設(shè)備硬件組成介紹50-51
• 6.4 手持設(shè)備功能模塊51-53
• 6.5 手持設(shè)備關(guān)鍵技術(shù)分析53-56
• 6.5.1 說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)54
• 6.5.2 音頻檢索技術(shù)54-56
• 6.6 手持設(shè)備軟件測(cè)試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)56-61
• 6.7 本章小結(jié)61-62
• 第7章 結(jié)論與展望62-64
• 7.1 結(jié)論62-63
• 7.2 展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-69
• 后記69

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