【摘 要】
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随着在Internet网络中实现语音信号的实时传输,语音业务在Intenlet中得到了迅猛的发展.从网络安全考虑,人们要求在开展语音业务的同时,应保证安全性,尤其是参与业务的人员身
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随着在Internet网络中实现语音信号的实时传输,语音业务在Intenlet中得到了迅猛的发展.从网络安全考虑,人们要求在开展语音业务的同时,应保证安全性,尤其是参与业务的人员身份的安全性.因此该文主要针对网络语音进行话者识别的研究.其主要内容包括:1. 介绍常用于非限定文本的话者识别的GMM模型以及用于GMM模型参数训练的EM算法.此模型将作为面向网络语音话者识别的基本技术,用于识别系统中.2. 介绍语音在网络中的压缩编码技术、传输特点和网络语音话者识别的系统结构,并针对判别策略的阈值设定的不足,提出了运用SVM作为判别策略的方法,此方法能够利用识别结果值间的信息,构建出判别的分类面,实验表明这种方法的有效性.3. 话者语音的长期变异性是影响话者识别性能的主要因素之一,为减少时间跨度对语音的影响,该文研究了用于话者确认的适应性GMM模型,并将此技术作为文本无关的话者辨认系统的后端确认处理模块,对不在同一时期的语音进行识别实验,实验的结果虽然不理想,但具体分析了影响实验结果的原因,作为以后研究的铺垫.
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