【摘 要】
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说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份,它在许多领域内有良好的应用前景。本文通过分析说话人识别基本原理与系统结构,考察现有的说话人识别技术,研究采用
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说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份,它在许多领域内有良好的应用前景。本文通过分析说话人识别基本原理与系统结构,考察现有的说话人识别技术,研究采用线性预测倒谱系数和梅尔倒谱系数为特征参数,运用矢量量化的说话人识别方法,建立说话人识别系统。为了有效地提高系统的识别效果,主要做了以下工作:1、针对传统双门限端点检测算法无法及时适应环境变化的缺点,提出了一种基于自相关函数的端点检测算法,能有效地检测出无声段并将其从语音中去除。2、本文对基本的VQ识别算法进行了改进,提出了一种矢量量化识别方法,即基于标准差的加权失真测度的矢量量化。它针对不同分布的各维参数对系统识别性能的不同贡献,根据标准差计算权值,使识别率得到有效提高。
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