【摘 要】
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说话人识别技术是语音识别技术的一个分支,它产生于人们对安全身份认证的需要.近年来,随着信息技术的发展,尤其是网络的大规模应用,安全控制技术越来越重要.因此,说话人识别
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说话人识别技术是语音识别技术的一个分支,它产生于人们对安全身份认证的需要.近年来,随着信息技术的发展,尤其是网络的大规模应用,安全控制技术越来越重要.因此,说话人识别技术的发展得到了大量的关注.在使用基本的算法和模型来建立说话人识别系统的基础上,可以通过一些有效的方法来提高系统的性能和稳定性.要提高系统的性能,最直观的想法就是尽量扩大说话人特征之间的距离,同时紧缩说话人自身的特征.可以通过矢量加权的方法来达到这个目的.要提高系统的稳定性,首先要增强对外部噪声的抵抗能力,这可以通过谱相减和倒谱均值归一化来分别去除加性噪声和卷积噪声的影响;而对于说话人自身特征随时间和健康状况而产生的改变,可以通过对模型参数进行自适应来减小这种不匹配带来的影响.这里我们采用的自适应方法主要是MAP方法和MLLR方法.在实验中,我们分别建立了VQ系统和GMM系统,并比较特征参数的性能.文中还采用了矢量加权技术和说话人自适应技术来提高系统的性能,结果表明,这些方法对系统的改进也是比较明显的.
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