【摘 要】
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该文介绍了一种基于矢量量化技术的话者识别系统.用由线性预测分析获取的倒谱系数反映静态倒谱信息,用在时间窗内对静态倒谱进行最佳线性匹配获取动态倒谱信息.静态、动态倒
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该文介绍了一种基于矢量量化技术的话者识别系统.用由线性预测分析获取的倒谱系数反映静态倒谱信息,用在时间窗内对静态倒谱进行最佳线性匹配获取动态倒谱信息.静态、动态倒谱可以相互补充,从而较充分地描述说话人声道模型特征.用求线性预测误差信号的归一化变形自相关函数的方法获取语音的基音周期,以反映说话人声带特征.应用矢量量化技术,对每个人的语音进行训练建立两个码书,即静态倒谱码书、动态倒谱码书.识别时,先用基音特征作初判,只有语音库中那些基音特征与测试语音的基音特征差的绝对值小于门限H1的说话人才能进入第二级判决.在第二级判决中,将两个倒谱特征的失真进行优化组合构成归一化联合失真进行判决.这里,为精确反映倒谱在矢量空间的分布情况,采用距离加权的欧氏距离.由于倒谱与基音分别描述了说话人声道及声带特征,两者的结合可以较全面地反映说话人特征.
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