【摘 要】
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该文从实际出发,提出了一种任意文本的说话人识别的新方法.该方法首先采用小波包分析进行语音信号的消噪处理,然后提取说话人语音信号的静态特征和动态特征,再建立多级小波神
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该文从实际出发,提出了一种任意文本的说话人识别的新方法.该方法首先采用小波包分析进行语音信号的消噪处理,然后提取说话人语音信号的静态特征和动态特征,再建立多级小波神经网络进行模式识别,最后结合模糊理论进行多种特征识别信息的数据融合.实验结果表明,本文提出的方法有一定的积极效果和良好的可借鉴性.该文主要做了以下几方面的工作:◆采样语音信号,建立包括6个说话人,每个人6段语音,共36个语音文件的语音库.录制的语音库考虑了语速快慢、音量、时间间隔等影响说话人识别系统性能的主要因素.◆利用小波包变阈值分析方法进行采样信号的消噪处理,并对语音信号进行适当的滤波处理.◆提取常见的说话人语音信号特征,比如:基音周期、Mel倒谱特征参数、Mel倒谱差分动态特征参数、线性预测系数LPC以及线性预测倒谱参数LPCC等等.◆研究BP网络、RBF网络和小波神经网络算法,结合模糊数学方法,建立基于多级小波神经网络的模糊说话人识别系统.◆综合分析说话人识别的系统,改善各环节的技术参数,以提高系统的识别率和鲁棒性.◆最后给出详细的实验结果与分析报告.
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