基于DSP的說(shuō)話人識(shí)別算法的研究.pdf

1、說(shuō)話人識(shí)別是根據(jù)說(shuō)話人的發(fā)音特性自動(dòng)識(shí)別說(shuō)話人的過(guò)程，它不注重包含在語(yǔ)音信號(hào)中的語(yǔ)義內(nèi)容信息，而是著眼于包含在語(yǔ)音信號(hào)中的個(gè)人發(fā)音特征，從語(yǔ)音中提取說(shuō)話人的這些個(gè)人發(fā)音特征，用以識(shí)別說(shuō)話人。隨著計(jì)算機(jī)與語(yǔ)音的交互技術(shù)日趨成熟，說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)在許多領(lǐng)域內(nèi)都發(fā)揮出了重要的作用，如安全和軍事領(lǐng)域、通信領(lǐng)域，財(cái)經(jīng)領(lǐng)域等。對(duì)說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)的研究可以結(jié)合DSP（Digital Signal Processor，數(shù)字信號(hào)處理器）來(lái)進(jìn)行。當(dāng)前DSP芯片

2、已經(jīng)在數(shù)字信號(hào)處理中被廣泛應(yīng)用，它具有靈活便攜的特點(diǎn)并且有出色的數(shù)字化計(jì)算能力，因此，在DSP上實(shí)現(xiàn)說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)成為一個(gè)很重要的研究方向。
　　 本文主要對(duì)基于DSP的說(shuō)話人識(shí)別算法進(jìn)行研究。論文首先結(jié)合對(duì)說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的研究工作，對(duì)系統(tǒng)中的重點(diǎn)知識(shí)做了詳細(xì)介紹和分析。從說(shuō)話人語(yǔ)音信號(hào)的基本知識(shí)開(kāi)始，逐步介紹了說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)中的預(yù)處理、特征參數(shù)提取、參數(shù)訓(xùn)練以及識(shí)別等工作。其中選擇Mel頻率倒譜參數(shù)(Mel-frequency

3、 Cepstral Coefficients，MFCC)作為說(shuō)話人的特征參數(shù)，選擇高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)作為系統(tǒng)的參數(shù)模型。其次對(duì)GMM模型的訓(xùn)練和識(shí)別算法進(jìn)行了優(yōu)化，提出了基于DSP的在線訓(xùn)練和識(shí)別算法，該算法可以大幅度節(jié)省存儲(chǔ)空間、降低計(jì)算復(fù)雜度，并有效地減少等待時(shí)間。
　　 在理論介紹的基礎(chǔ)上，本文建立了一個(gè)應(yīng)用在線算法的仿真說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)，并對(duì)該系統(tǒng)中的各個(gè)模塊進(jìn)行了較為詳細(xì)