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《大连理工大学》 2001年
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与文本有关的说话人识别方法的研究

姜绍君  
【摘要】: 说话人识别是语音处理技术的一个重要内容,它广泛应用于人机接 口、保安、军事、司法等方面。本文研究与文本有关的说话人识别的方 法,主要做了如下工作: (1)根据语音信号产生的离散时域模型,提取说话人识别的特征 —LPC倒谱,并进行矢量量化处理。 (2)研究统计学习理论以及在此基础上发展起来的模式识别方法— 支撑向量机,其中包括机器学习问题的表示、经验风险最小化、推广性 的界、结构风险最小化、最优分类面、广义最优分类面、高维空间的最 优分类面—支撑向量机等。 (3)研究隐马尔可夫模型识别方法,包括语音信号的隐马尔可夫模型 物理含义、Markov链的定义、隐马尔可夫模型种类和参数估计方法以及 隐马尔可夫模型算法实现中的问题等。 (4)最后,在自己建立的语音库的基础上,将两种识别方法进行计算 机仿真,并给出实验结果。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TN912.3

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
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