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基于矢量量化与神经网络的声纹识别系统的研究

徐卫中  
【摘要】:随着计算机科学技术的发展,以及生物科学在信息科学中的广泛应用,利用生物特征进行身份认证成为当前计算机界的研究热点。声纹识别技术作为生物认证技术的一种,有着不会遗失、无须记忆和使用方便等优点,而且在应用上与其他如指纹识别、掌形识别、虹膜识别等比较,在方便性、经济性和准确性上有其独特的优势。由于这些特征,声纹识别技术受到世人瞩目,并且日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安全验证方式。 论文在重庆大学中央高校科研基金和达州市重大科技攻关项目的资助下,开展了对基于矢量量化和神经网络的声纹识别系统的研究。在本文中,笔者基于MATLAB和5个说话人的语音样本,对提出的声纹识别系统进行多次实验。统计结果表明,文中提出的声纹识别系统能够得到较好的识别效果。 本文的主要工作有: ①研究了声纹识别系统中前期的语音预处理,有关线性预测系数(LPC)、线性预测倒谱系数(LPCC)和梅尔倒谱系数(MFCC)的分析和求解过程,以及声纹识别的主要技术。 ②将BP和RBF两种神经网络应用于声纹识别系统中,进行系统仿真实验。通过实验数据分析各参数对系统性能的影响,并与传统的基于失真测度的声纹识别系统进行比较。 ③分析面向个人的声纹识别需求,研究了基于BP神经网络的个人声纹识别系统,并通过三种特征参数方案,对系统进行实验验证与比较,对系统性能进行了较为深入的研究。 本文的结构如下:第一章为绪论,介绍课题的背景、研究意义以及国内外相关的研究现状,介绍本论文的主要内容和工作;第二章介绍声纹识别技术的基础,包括语音预处理、特征提取和主要识别方法;第三章论述BP神经网络在声纹识别中的应用,包括相关理论分析、系统的设计与实现以及实验结果和分析;第四章论述RBF网络在声纹识别中的应用,包括相关理论分析、系统的设计与实现以及实验结果和分析;第五章进行面向个人的声纹识别系统研究,包括系统的设计与实现以及实验结果和分析;第六章为结论,总结了本文的主要工作和成绩,以及今后进一步的研究方向。


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