【摘 要】
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声纹识别是生物识别技术的一种，近年来，以其独特的便捷性、经济性和准确性等优点受到了世人的广泛关注。与语音识别不同，声纹识别并不注重语音信号中的具体语义内容，而是希望能够
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声纹识别是生物识别技术的一种，近年来，以其独特的便捷性、经济性和准确性等优点受到了世人的广泛关注。与语音识别不同，声纹识别并不注重语音信号中的具体语义内容，而是希望能够从说话者的语音信号中提取出反映说话者个性信息的特征参数，进而完成判断说话者身份的任务。声纹识别是一个复杂的非线性过程，而人工神经网络在处理非线性问题时能够取得较好的效果。因此，本文将径向基函数(RBF)神经网络应用到了声纹识别系统当中。
本文主要研究了声纹特征参数的获取方法，提取了线性预测倒谱系数(LPCC)、Mel频率倒谱系数(MFCC)以及它们各自的一阶差分参数(△LPCC和△MFCC)，并且利用时间规整网络对所得到的特征参数进行了有效的简化。在声纹识别系统中，分析和讨论了RBF神经网络的设计原则以及不同特征参数、不同训练样本组数、不同训练次数等各种因素对于识别效果的影响。实验结果表明，基于RBF神经网络的声纹识别方法具有较好的识别性能和应用优势。针对文本无关的声纹识别，其识别率可以达到90％以上。
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