【摘 要】
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说话人识别语音信号处理的一个重要分支,具有很好的应用前景.D-S证据理论作为一种不确定性推理方法,广泛地应用于目标识别,具有良好的效果.但是目前尚未有人将其用于说话人识
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说话人识别语音信号处理的一个重要分支,具有很好的应用前景.D-S证据理论作为一种不确定性推理方法,广泛地应用于目标识别,具有良好的效果.但是目前尚未有人将其用于说话人识别中.该文针对这种情况提出一种新的基于D-S证据理论的说话人识别方法,获得了较好的识别效果.首先对有噪声环境下的说话人识别系统进行了研究.采用小波(包)实现语音信号去噪预处理,进一步提取线性预测LPC系数及推演参数,作为说话人识别的特征矢量参数.然后把待识别说话人特征矢量参数和模板参数之间的距离信息转化为基本概率赋值,运用D-S融合规则,对说话人特征矢量的各个分量的基本概率赋值进行数据融合,得到最终的基本概率赋值,来表征待识别人和模板之间的相似程度(证据可信度),从而达到辨识说话人身份的目的.并且在后续章节中对此方法作了进一步改善.最后对该说话人识别方法进行了仿真实验,并对实验结果进行了讨论,分析结果表明该方法的有效性.
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