基于VQ-HMM的說話人識(shí)別方法研究.pdf

1、說話人識(shí)別是指通過說話人的語音來自動(dòng)識(shí)別說話人的身份，作為生物證認(rèn)技術(shù)的一種，它在許多領(lǐng)域里有著良好的應(yīng)用前景和巨大的市場(chǎng)潛力。本文通過分析說話人識(shí)別的原理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，和參考現(xiàn)有的語音識(shí)別的技術(shù)，研究了語音特征提取過程和識(shí)別方法，對(duì)語音特征提取進(jìn)行了改進(jìn)，并取得了很好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
　　 本文針對(duì)漢語語音中的單韻母元音，分割并提取出有聲段，再對(duì)每個(gè)元音按短時(shí)能量從低往高提取出一組短時(shí)信號(hào)，然后再對(duì)組信號(hào)計(jì)算出MFCC。在模式識(shí)別中

2、，采用矢量量化和隱馬爾可夫模型分別對(duì)每一個(gè)元音建模，將匹配的結(jié)果按設(shè)定的邏輯進(jìn)行判決。
　　 本文研究了矢量量化和隱馬爾可夫模型在語音識(shí)別中的原理和方法，主要研究工作如下：
　　 （1）分析主要的語音特征的特點(diǎn)，研究了基于VQ和HMM模型的語音識(shí)別的的特征參數(shù)提取方法。
　　 （2）探討基于VQ和HMM模型的識(shí)別方法的原理，分析了識(shí)別的過程，尋找能夠簡(jiǎn)化識(shí)別模型和提高識(shí)別率的方法。
　　 （3）通過研究和