说话人识别研究综述_王书诏

说话人识别综述杨迪;戚银城;刘明军;张华芳子;武军娜【摘要】Based on the analysis of the principles and methods of speaker recognition, the development of speaker recognition in recent years is reviewed. Several features and pattern recognition methods in the mainstream speaker recognition technologies are summarized and analyzed. Finally, the research prospects and development trends in the future are given.%在分析说话人识别原理和方法的基础上，对近年来说话人识别技术的发展进行了综述。

分析了当前说话人识别技术中使用的多种特征和模式识别方法，并对其今后的研究前景和发展方向进行了展望。

【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2012(025)006【总页数】4页(P162-165)【关键词】说话人识别;特征提取;模式识别【作者】杨迪;戚银城;刘明军;张华芳子;武军娜【作者单位】华北电力大学电子与通信工程系,河北保定071003;华北电力大学电子与通信工程系,河北保定071003;华北电力大学电子与通信工程系,河北保定071003;华北电力大学电子与通信工程系,河北保定071003;华北电力大学电子与通信工程系,河北保定071003【正文语种】中文【中图分类】TP391.9说话人识别(Speaker Recognition，SR)又称话者识别［1］，是指通过对说话人语音信号的分析处理，自动确认说话人的技术。

其综合了生理学、语音学、数字信号处理、模式识别、人工智能等学科知识的一个研究课题，以独特的方便性、经济性和准确性等优势，在相关领域内发挥着重要作用，并有着广阔的市场应用前景。

说话人识别方法综述【综述】随着语音识别技术和人工智能技术的不断发展，说话人识别技术已经逐渐成为了人们研究的热点和难点。

说话人识别技术是指计算机通过语音信号识别说话人的身份，实现自动说话人识别。

在实际应用中，说话人识别技术已经广泛应用于身份认证、声纹加密、电话客服等领域。

本文将就说话人识别技术的算法、特点及应用做一综述。

【算法】1.基于GMM-UBM的方法GMM-UBM（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model）方法是一种经典的说话人识别算法，它利用GMM模型对语音信号进行建模，并以通用背景模型（UBM）作为训练数据。

该方法通常用于短时语音信号的识别，准确度较高，但对噪声以及长时语音信号的识别效果较差。

2.基于i-vector的方法i-vector方法是由NIST提出的一种说话人识别算法，它将说话人的隐含向量表示为i-vector。

该方法将说话人的长时语音信号进行建模，具有很好的抗噪性能，但需要大量的训练数据和计算复杂度高。

3.深度学习方法随着深度学习技术的发展，深度学习方法在说话人识别领域得到了广泛应用。

其中，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）是常用的神经网络结构。

该方法具有很高的准确度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。

【特点】1. 鲁棒性说话人识别技术在实际应用中需要具有较好的鲁棒性，即能够在嘈杂环境和不同话语语速下识别说话人的身份。

基于深度学习的方法和i-vector方法具有很好的抗噪能力。

2. 精度说话人识别技术需要具有较高的识别精度，能够准确识别说话人的身份。

在精度方面，基于GMM-UBM的方法表现并不理想，而基于i-vector和深度学习的方法可以达到很高的准确度。

3. 训练数据说话人识别技术需要大量的训练数据才能得到较好的效果。

基于GMM-UBM的方法需要大量的训练数据才能获得较高的识别精度，而基于i-vector和深度学习的方法需要更多的训练数据。

一、问题描述1、研究背景：语言是人类相互交流时使用最多、最基本也是最重要的信息载体，是人类最重要的外在特征之一。

而语音室语言的声学表现，是声音和意义的结合体。

人们可以将语言信息转化为声音信号，也可以从极其复杂的语音信号中迅速有效地提取信息。

因此与文字、图像、视频等交流信息的方式相比，语音始终都是对人类最方便、最自然、最理想的方式。

语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它主要包括四个部分：语音识别、语音合成、语音编码和语音分类。

除了这四个领域，语音信息处理技术还包括语音增强，语音理解等子学科。

几个部分之间有着密切的联系，它们相互影响，相互促进，语音信号处理技术得到了迅猛地发展。

说话人识别又称为声纹识别，按其最终完成的任务分为说话人辨认和说话人确认两类，其作为一种基于生物特征信息的身份识别方法，通过语音来识别说话人的身份。

为此，需从各个人的发音中找出说话人之间的个性差异，涉及到说话人发声器官、声道、习惯各方面不同等级的个性差异，因此，说话人识别是交叉运用心理学、生理学、语音信号处理、模式识别与人工智能的综合性研究课题。

2、技术实现：说话人识别一般的实现方法有三种。

第一种也是最早的一种，用的是语音声学特征的长时间平均，只不过这类方法有一个缺点。

需要较长的语音(通常大20秒)才能求得比较准的说话人特性。

第二种方法用的区别性类神经网络，这种方法的做法是求得一个识别方程式(di scriminat ive function)来使得所有说话人可以区别得最好，其缺点是当有一个新的说话人加入时，识别方程式就必须重新计算。

第三种方法就是对每一个说话人语音的声学特征及内容用一组模型来表示。

而选用的模型根据对语音内容切段方法的不同而有不同。

如果要对说话人的语音细分到音素的地步，可以用隐马尔科夫模型。

如果不需要对说话人的语音内容作区分的话，则可以用矢量量化或高斯混合模型来进行说话人辨认。

本次课设主要实现了一个用于说话人辨识的系统，其中构造数学模型采用了搞死混合模型（GMM），用EM算法进行训练，识别采用基于概率的打分方法。

浅谈说话人识别技术及应用分析引言：随着科学技术的快速发展，生物特征识别技术得到了越来越多的研究和应用，说话人识别是语音识别的一种。

它主要分为说话人辨认和说话人确认两个方面：前者是判断待识别语音是多个参考说话人中哪一个人所说，用于辨认说话者的身份，是一个多元判决问题；后者是说话人先声明身份(如输入用户号) ，然后由系统判定待识别语音是否与其参考声音相符，用于对特定人进行身份验证，是一个二元判决问题。

说话人识别技术的发展始于60 年代，随着信息社会化发展，说话人识别作为具有语音识别与理解功能的智能人机接口，是新一代计算机的重要组成部分，其应用领域不断扩大：在司法领域中，可以帮助对嫌疑人的查证；在保安领域中，可以用于机密场所的进入控制、合法使用通信线路、机要设备的身份核查及电子银行转帐业务的安全检查等；在医学领域，如使识别系统仅响应患者的命令，则可实现对假肢的控制；在玩具、家用电器等领域也有广泛的应用前景。

针对以上领域中的许多商用系统已经投入使用。

关键字：生物特征识别、系统判定、控制、应用前景一、说话人识别技术基础随着全球信息化的快速发展，电子商务等信息技术得到了广泛的应用，人们发现，传统的使用密码来认证用户的方法变的越来越脆弱。

在这种背景下，解决用户高安全性和长效稳定性的生物认证技术逐渐得到人们的青睐。

在众多的生物认证技术中，说话人识别技术以其信号采集简单、系统设备成本低等优点得到了快速发展，展现了广阔的应用前景。

说话人识别技术包括说话人辨认技术和说话人确认技术，他们在本质上是一致的，唯一不同的是说话人辨认技术是从多个说话人语音中辨认出某个人的那一段语音信息，而说话人确认技术是确定某段语音信息是不是某人所说。

两者是一对多和一对一的关系。

每个人的发音因为受到声道和发音特点等影响，总是存在一些代表自己特征的元素，说话人识别技术就是通过采集、提取这些表征说话人固有特征的参数来达到识别的目的。

语音识别技术的应用有着非常多的优点，同时目前的研究也存在一些还没有突破的难点，但我相信，不久的将来，说话人识别技术一定会在我国的信息安全方面起到无以替换的重要作用。

说话人识别综述作者：甄倩倩张庭亮来源：《科技资讯》2017年第25期DOI：10.16661/ki.1672-3791.2017.25.241摘要：生物识别，是通过生物信息来识别人身份的技术，说话人识别是一种通过人的声音来识别人身份的技术。

说话人识别是生物识别领域的重要研究课题之一。

本文首先介绍说话人识别的背景和研究意义；其次介绍目前在说话人特征提取方面所采用的方法；再次介绍说话人识别方面所采用的方法研究；最后分析说话人识别的研究困难和未来发展趋势。

关键词：生物识别说话人识别特征提取中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）09（a）-0241-03Abstract： Speaker recognition is one of the important research topics in the field of biometrics， which is a way of recognizing human identity through the voice of the people. Firstly，it introduces the background and significance of speaker recognition. Secondly， it introduces the present research situation of feature extraction and speaker recognition. Finally， it analyzes the research difficulties and future development trend of speaker recognition.Key Words： Biological Recognition； Speaker Recognition； Feature Extraction生物特征识别技术是一种采用人的生理或行为进行识别身份的技术。

说话人识别方法概述作者：武光利来源：《硅谷》2012年第19期摘要：说话人识别是语音识别的一个重要的分支，是当前的研究热点之一。

首先介绍说话人识别的基本原理，然后介绍说话人识别常用的特征参数和分类方法，最后探讨说话人识别研究的难点。

关键词：说话人识别；特征提取；分类方法说话人识别是从说话人所发语音中提取出说话人是谁的信息的过程。

根据说话人识别的目标，可分为说话人辨认和说话人确认。

1）说话人辨认：根据给出的一段语音，判断是已知的N个人中的哪个人说的，所要解决的是“你是谁”的问题。

如果这个人一定包含在这N个人中，则称为“闭集”否则，称为“开集”。

2）说话人确认：根据给出的一段语音，判断是否是某个特定人说的，所要解决的是“你是否是你所声明的那个人”的问题。

根据说话人识别系统的工作模式，可将其分为与文本有关和与文本无关的两种。

1 说话人识别的基本原理图1给出了说话人识别系统框图。

建立和应用这一系统可以分为两个阶段[1]，即训练阶段和识别阶段。

在训练阶段，系统的每个使用者说出若干训练语句，系统据此建立每个使用者的模板或模型参量参考集。

而在识别阶段，待识别说话人语音中导出的参量要与训练中的参考参量或模板加以比较，并且根据一定的相似性准则形成判断。

对于说话人辨认来说，所提取的参数要与训练过程中的每一人的参考模型加以比较，并把与它距离最近的那个参考模型所对应的使用者辨认为是发出输入语音的说话人。

对于说话人确认而言，则是将从输入语音中导出的特征参数与其声音为某人的参考量相比较，如果两者的距离小于规定的阈值，则予以确认，否则予以拒绝。

2 说话人识别常用的特征一般而言，说话人所发出的语音信号中既包含说话人所要表达的语音信息，又包含说话人本人特有的个性特征。

按照参数的稳定性，说话人特征参数可大致分为两类[2]：一类是说话人生理决定的固有特性（例如，声道构造的个性差异等），主要表现在语音的频率结构上，代表性的特征参数有基音和共振峰。

说话人识别方法综述作者：陈晨韩纪庆来源：《智能计算机与应用》2015年第05期摘要：作为语音处理领域的主要技术之一，说话人识别以确认说话人身份为目标，在移动交互、身份验证、音频监控等领域有着广泛的应用前景。

经过数十年的发展，说话人识别技术已经能够取得优秀的识别性能。

本文将对说话人识别方法的研究现状进行总结与分析，介绍目前主流的说话人识别技术。

关键词：说话人识别；特征提取；说话人模型中图分类号：TP391.41 文献标识号：A 文章编号：2095-2163（2015）05-An Overview of Speaker RecognitionCHEN Chen， HAN Jiqing（School of Computer Science and Technology， Harbin Institute of Technology， Harbin 150001， China）Abstract： As one of the main technology of speech processing， speaker recognition aiming at speaker distinguishing， has a broad application prospect in the field of mobile interaction，authentication， audio monitor， and so on. After decades of development， speaker recognition has achieved a high accuracy. This paper will carry on the summary and analysis of speaker recognition，and introduces the current mainstream technology of speaker recognition.Keywords： Speaker Recognition； Feature Extraction； Speaker Modeling0 引言语音是人类之间交流情感与认知的重要信息载体，是在生活与工作中最基本、最自然的交流方式。

说话人识剔本文在对现有声纹识别进行深入了解的基础上，选取了隐马尔科夫模型(HMM)和美尔倒谱系数(MFCC)、线性预测倒谱系数(LPC—CEP)这两种特征构架了识别系统。

本文重点研究了模式匹配算法，在识别过程中引入模糊数学来判决，使识别效果获得了明显的改进。

1、声纹识别的原理说话人识别即声纹识别，是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数，自动识别说话人身份的技术。

上图1.1给出了说话人识别的系统框图，主要分为二个部分。

其中一个部分为训练阶段，即首先要建立一个语音库，经过大量的特征提取，形成一个大特库。

第二部分为识别阶段，待识别的语音信号，经过特征提取，然后和特征库中的特征进行匹配，匹配成功，即识别成功。

上述原理也是符合人大脑识别过程的，比如我们自己对熟悉的人就能够做到“知其声辨其人”，熟悉的人即我们听过他的声音，知道这个声音就是这个人，这个过程就是训练，下次再听见他的声音，即使我们没有看见这个人，我们的大脑也能判断出这个声音是谁，这个过程就是模式匹配及识别过程。

2、特征提取在整个识别过程中最重要的就是特征提取，选取特征的好坏决定了识别的成败。

世界上没有一模一样的人，同样也没有一模一样的声音，因此我们把能够区分不同语音的特性称为特征。

在总结前人研究的基础和经验后。

本文选择美尔倒谱系数(MFCC)、线性预测倒谱系数(LPCCEP)这两种特征。

2.1线性预测倒谱系数(LPCCEP)线性预测分析从人的发声机理人手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。

通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。

对LPC的计算方法有自相关法(德宾Durbin法)、协方差法、格型法等等。

计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。

与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。

说话人确认原理
说话人确认原理是基于声纹识别的一种生物识别技术，也称为说话人识别。

它的原理是通过分析处理说话人的语音信号，提取出包含在其中的个性因素，如发音器官和发音习惯的差异，从而将不同人的声音进行有效区分。

在说话人确认中，通常会建立相应的参考模板或模型，并采用一定的判决规则进行识别。

典型的方法包括模板模型和随机模型。

模板模型将训练特征参数和测试的特征参数进行比较，以两者之间的失真作为相似度；而随机模型则用一个概率密度函数来模拟说话人，训练过程用于预测概率密度函数的参数，匹配过程通过计算相应模型的测试语句的相似度来完成。

在声纹识别的过程中，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这是由于发音器官和发音习惯的差异以复杂的形势反映在说话人语音的波形中。

这种差异使得每个人的语音具有独特的特征，从而可以对说话者进行有效的识别。

总的来说，说话人确认原理是通过分析和比较语音信号中的个性因素来识别说话人的身份，这一技术是交叉运用心理学、生理学、数字信号处理、模式识别、人工智能等知识的综合性研究课题。

学 术 论 坛241科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION①作者简介:甄倩倩(1988—),女,汉族,河南开封人,硕士研究生,助教,研究方向:智能信息处理。

DOI:10.16661/j.c n k i.1672-3791.2017.25.241说话人识别综述①甄倩倩1 张庭亮2(1.安阳师范学院软件学院;2.安阳工学院电子信息与电气工程学院 河南安阳 455000)摘 要:生物识别,是通过生物信息来识别人身份的技术,说话人识别是一种通过人的声音来识别人身份的技术。

说话人识别是生物识别领域的重要研究课题之一。

本文首先介绍说话人识别的背景和研究意义;其次介绍目前在说话人特征提取方面所采用的方法;再次介绍说话人识别方面所采用的方法研究;最后分析说话人识别的研究困难和未来发展趋势。

关键词:生物识别 说话人识别 特征提取中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1672-3791(2017)09(a)-0241-03Abstract: Speaker recognition is one of the important research topics in the field of biometrics, which is a way of recognizing human identity through the voice of the people. Firstly, it introduces the background and significance of speaker recognition. Secondly, it introduces the present research situation of feature extraction and speaker recognition. Finally, it analyzes the research difficulties and future development trend of speaker recognition.Key Words: Biological Recognition; Speaker Recognition; Feature Extraction生物特征识别技术是一种采用人的生理或行为进行识别身份的技术。

说话人识别方法综述陈晨;韩纪庆【摘要】As one of the main technology of speech processing, speaker recognition aiming at speaker distinguishing, has a broad application prospect in the field of mobile interaction, authentication, audio monitor, and so on.After decades of de-velopment, speaker recognition has achieved a high accuracy.This paper will carry on the summary and analysis of speaker recognition, and introduces the current mainstream technology of speaker recognition.%作为语音处理领域的主要技术之一，说话人识别以确认说话人身份为目标，在移动交互、身份验证、音频监控等领域有着广泛的应用前景。

经过数十年的发展，说话人识别技术已经能够取得优秀的识别性能。

本文将对说话人识别方法的研究现状进行总结与分析，介绍目前主流的说话人识别技术。

【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】4页(P92-94,97)【关键词】说话人识别;特征提取;说话人模型【作者】陈晨;韩纪庆【作者单位】哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨 150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨 150001【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言语音是人类之间交流情感与认知的重要信息载体，是在生活与工作中最基本、最自然的交流方式。

随着信息技术的发展，使得通过分析语音信号中的个人特征来识别说话人成为可能。

说话人识别的综述
说话人识别可以分为语音特征和语言特征两种方法。

语音特征是指通过分析声音的频率、时域、能量等参数来区分不同说话人的声音特点。

语言特征则是通过分析说话人的语言习惯、语音特点、语音风格等信息来识别说话人的身份。

此外，说话人识别还可以通过语音识别技术、人脸识别技术、生物特征识别技术等手段来实现。

在技术方法方面，说话人识别主要有基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。

前者包括高斯混合模型、支持向量机、隐马尔可夫模型等，后者则包括深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法在说话人识别领域越来越受到关注。

评价指标是评价说话人识别性能的重要标准。

常用的评价指标包括准确率、召回率、F1值、等错误率等。

在实际应用中，还需要考虑识别速度、鲁棒性、可扩展性等因素。

虽然说话人识别技术已经取得了一定的进展，但其仍面临着许多挑战。

如何提高识别准确率、缩短识别时间、降低成本等问题仍需要进一步研究。

另外，在保护个人隐私等方面也需要加强相关的法律法规和技术手段。

- 1 -。

说话人识别技术研究马　建　郭建东(电子科技大学计算机学院四川成都610054)【摘　要】　说话人识别,是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份,它主要包括特征提取和模式匹配两个部分。

随着计算机技术和人工智能的发展,通过说话人识别实现特定场合的实体鉴别已经具有非常重要的研究和应用价值。

【关键词】　说话人识别;说话人辨认;说话人确认 人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程,人在讲话时使用的发声器官———舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大,所以任何两个人的声纹图谱都有差异。

每个人的语音声学特征既有相对稳定性,又有变异性,不是绝对的、一成不变的。

这种变异可能来自生理、病理、心理、模拟、伪装,也可能与环境干扰有关。

尽管如此,由于每个人的发音器官都不尽相同,因此在一般情况下,说话人的鉴定仍能区别不同的人或法定是同一人的声音,从而可以进行个人身份识别。

说话人识别(Speaker Recognition),根据应用环境不同可分为两类,即说话人辨认(Speaker Identification)和说话人确认(Speaker Verification)。

说话人辨认是通过一段语音确认身份的过程,在说话人辨认中,我们需要将待识声音和已知人群中的每一个人的特征逐一进行比较,从中辨别出说话人,系统的决策选择数目为说话者的数目。

因此,说话人辨认系统的性能是随着说话人集合的规模增大而降低。

说话人确认是证实某一说话人是否是他所声称的身份的过程。

在说话人确认中,只需将待识声音与注册说话人自己的模型比较,以确定是否是注册者本人的声音,系统只需给出正确或错误两种选择。

因此,说话人确认系统的性能是与说话人集合的规模无关。

两类系统的不同之处如表1所示。

表1　说话人识别的两类系统比较[1]说话人辨认说话人确认说话人未必合作说话人主动合作存在发音伪装问题存在发音模仿问题必须与N个已知模式进行比较只需与一个已知模式进行比较系统响应可以缓慢系统响应必须快速词汇表可以各个不相同词汇表限于标准试验短语通道特性可能不良或不同通道特性往往可以调整信噪比可能太低信噪比通常可调 与语音识别不同的是,说话人识别利用的是语音信号中的说话人信息,而不考虑语音中的字词意思,它强调说话人的个性;而语音识别的目的是识别出语音信号中的言语内容,并不考虑说话人是谁,它强调共性。

说话人识别论文：基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究【中文摘要】说话人识别是根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数,自动识别出相应说话人的过程。

它是语音信号处理的一个重要研究方向,作为一种生物认证技术,具有广泛的应用前景,促使越来越多的人对其进行研究。

目前,基于闭集的说话人识别已经取得了比较好的进展,但是基于开集的说话人识别的识别性能还有待提高。

开集和闭集是对测试说话人集的一种划分,当测试的说话人集合仅局限在训练集内时,称其为基于闭集的说话人识别；当测试的说话人集合没有训练集限制,任何话者,不论训练与否,均能作为测试集合中的一员,则称其为基于开集的说话人识别。

基于开集的说话人识别,不同于闭集说话人识别的关键是开集说话人识别不仅要对测试话者是否是训练集内的话者进行判断,而且若是训练集内的话者,则还要对其进行识别,识别出其是集内的哪个话者。

本文致力于对基于开集说话人识别的研究,提出了一种新的识别方法,即基于SVM和GMM 的说话人辨识方法。

说话人辨识是指对说话人进行分辨和识别,分辨测试话者是否是训练集内话者,若是训练集内话者则还要识别出其是训练集内的哪位话者。

用到的模型是SVM-GMM模型,该模型是结合了支持向量机(SVM)和高斯混合(GMM)两种模型...【英文摘要】Speaker recognition is a process of identifying the corresponding speaker, according to the parameters which represent the physiological and behavioral characteristics ofthe speaker’s voice. As a biometric authentication technology, it is an important research direction of the speech signal processing, with a wide range of applications, prompting more people to study it.At present, the speaker recognition based on the closed-set has been made relatively good progress. But the recognition performance of...【关键词】说话人识别高斯混合模型支持向量机模型开集说话人识别闭集说话人识别确认阈值【英文关键词】speaker recognition gaussian mixture model support vector machine the open-set speaker recognition the close-set speaker recognition verification threshold 【目录】基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究摘要4-5Abstract5-6第1章绪论9-14 1.1 课题研究的背景与意义9-10 1.2 说话人识别的研究与发展10-12 1.3 本课题研究的主要工作12 1.4 论文组织结构12-14第2章说话人辨识14-18 2.1 说话人识别概述14 2.2 说话人识别的基本原理14-15 2.3 说话人识别的基本方法15-17 2.4 本章小结17-18第3章语音信号的预处理和特征提取18-27 3.1 语音信号的预处理18-21 3.1.1 预加重18 3.1.2 加窗分帧18-19 3.1.3 端点检测19-21 3.2 特征提取21-26 3.2.1 MFCC特征参数22-25 3.2.2 MFCC特征参数提取25-26 3.3 本章小结26-27第4章支持向量机27-40 4.1 统计学习理论与支持向量机27-29 4.2 SVM 的基础理论29-35 4.2.1 线性判决边界30-33 4.2.2 非线性判决边界33-35 4.3 SVM的多类分类方法35-37 4.4 SVM在说话人识别中的应用37-39 4.4.1 SVM 在说话人辨认中的应用38 4.4.2 SVM在说话人确认中的应用38-39 4.5 本章小结39-40第5章高斯混合40-50 5.1 模型描述40-41 5.2 高斯混合模型参数估计41-45 5.2.1 EM算法原理42 5.2.2 EM算法估计GMM 参数42-45 5.3 高斯混合模型在说话人识别中的应用45-49 5.3.1 高斯混合模型应用于说话人辨认45-47 5.3.2 高斯混合模型应用于说话人确认47 5.3.3 确认阈值的选取47-49 5.4 本章小结49-50第6章基于SVM-GMM的说话人辨识50-60 6.1 本课题所要解决的问题50-51 6.2 SVM-GMM模型51-53 6.3 实验与分析53-59 6.3.1 实验过程53-57 6.3.2 实验结果与分析57-59 6.4 本章小结59-60第7章总结与展望60-627.1 总结60-617.2 展望61-62参考文献62-65致谢65-66攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研项目情况66。

与文本无关的说话人识别系统的设计
王书诏;邱天爽
【期刊名称】《电声技术》
【年(卷),期】2006(000)012
【摘要】说话人识别是语音信号处理中的重要组成部分,是当前的研究热点之一.详细介绍了说话人识别系统的基本原理和研究现状,并在此基础上对多种可能的特征参数、训练模型和分类方法进行比较和选择,设计出一个识别率高、计算量小的说话人识别系统,识别系统采用MATLAB完成开发,仿真结果显示系统取得了较好的实验结果.
【总页数】3页(P51-52,58)
【作者】王书诏;邱天爽
【作者单位】大连理工大学,电子与信息工程学院,辽宁,大连,116023;大连理工大学,电子与信息工程学院,辽宁,大连,116023
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.考虑性别差异的与文本无关说话人识别系统的实现 [J], 戴红霞;赵力
2.GMM文本无关的说话人识别系统研究 [J], 蒋晔;唐振民
3.文本无关的说话人识别系统抗噪方法研究 [J], 叶蕾;方鹏
4.基于听觉模型特征的与文本无关说话人识别系统 [J], 卢小春;尹俊勋;王修信
5.与文本无关的说话人识别系统的设计与实现 [J], 杨洁;张勇
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于特征分析的环境声音事件识别算法刘波霞;陈建峰【摘要】The algorithm on Acoustic Event Classification(AEC) always uses traditional speech classification model at present, but to environment acoustic event, this algorithm has lower correct rate and bad stability. This paper puts forward an environment acoustic event classification algorithm based on feature analysis. It makes a definition to environment acoustic event. It analyzes familiar features of sound. It makes a classification tofour typical kinds environment acoustic event just using features. Experiment proves that this method is better than traditional algorithm in correct rate and stability.%对于环境声音事件,传统语音识别算法的识别效率低、稳定性差.为此,提出一种基于特征分析的环境声音事件识别算法.定义环境声音事件,分析常用的声音特征,不使用分类模型,仅利用特征对4种典型的环境声音事件进行分类.实验证明,该算法在识别率和稳定性上都优于传统识别算法,能够完成分类任务.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)022【总页数】4页(P261-263,267)【关键词】环境声音事件;特征分析;识别算法;Matlab仿真【作者】刘波霞;陈建峰【作者单位】西北工业大学航海学院,西安710072;西北工业大学航海学院,西安710072【正文语种】中文【中图分类】TN912.341 概述声音是人类感知环境的重要信息来源之一，也是反映人类行为的重要特征。