【摘 要】
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该论文研究了基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别系统,从说话人识别系统的各个组成部分分析了可以改善系统性能的可能途经,其中着重研究了带噪环境下的说话人识别问题.该论
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该论文研究了基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别系统,从说话人识别系统的各个组成部分分析了可以改善系统性能的可能途经,其中着重研究了带噪环境下的说话人识别问题.该论文的主要工作有:1)在说话人识别系统的语音特征参数提取部分,分析了语音特征参数对说话人识别系统性能的影响,比较了LPC倒谱和MEL倒谱特征参数的系统性能,并提出了一种新的特征参数提取方法——FERS方法,通过实验验证了新的特征参数提取方法的有效性.2)在论文中研究了隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的理论和实现,并比较了HMM模型和GMM模型在说话人识别研究中的应用.3)对于说话人证实系统,该论文重点研究了说话人证实系统的确认阀值问题,并提出了一种新的阀值设计方法.4)在说话人识别系统中,训练和识别的声学背景的差异会造成系统性能的下降,影响系统性能的两个主要因素是加性背景噪声和传输信道的频率响应.在论文中还分析比较了不同的消除电话噪声的算法对说话人识别系统性能的影响,并对已有的算法作了改进.
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