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语音信号处理第6章 说话人识别

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语音信号处理第6章

语音信号处理第6章

神经元
❖ 人工神经网络模型是模仿人脑构成的，其构成的基本单元为 人造神经元，又称节点或网点。其作用是把若干个输入加权 求和，并将这个加权和非线性处理后输出。
x1
w1
x2
w2
. .
u
f
பைடு நூலகம்
y
.
wN
xN

神经元的学习算法
❖ 几乎所有神经网络学习算法都可以看作是Hebb学习规则的
变形。Hebb学习规则的基本思想是：
单层感知器
❖ 单层感知器（Single Layer Pereceptron，简称为SLP） 可作为分类器。单输出的SLP，其结构就是如图6-1所示的 人工神经元。输入的N个元可为连续的或二进制的标量信号。
N
wi (t)xi (t表) 示 一0 个维空间的超平面。图6-3表示可由这个超平面 i1对A、B类进行分类。SLP结构的前部分为一线性加权装置
x1
y1 x2
y2
yM
xN
❖ 学习的目标是通过改变权值使神经网络由给定的输入得到给定的输出。 作为分类器，可以用已知类别的模式向量（向量维数等于输入节点数） 作为训练集，当输入为属于第j类的特征向量 X时，应使对应于该类的输 出神经元的输出为1，而其它输出神经元的输出则为0（或－1）。应使 对应于该类的输出神经元的输出为1，而其它输出神经元的输出则为0 （或－1）。设理想的输出为：
6.2 人工神经网络简介
❖ 长期以来，人们一直企盼着通过对人类神经系统的研究，能 够发明一种仿效人脑信息处理模式的智能型计算机。构造人 工神经网络就是希望通过类似于人类神经元的模型，在信号 处理上使计算机具有近似人类的智能。
❖ 人工神经网络是由大量简单处理单元，即神经元互相联接而 构成的独具特色的信息处理系统。这种系统是可以训练的， 它可以积累经验而不断改善自身的性能。同时，由于高度的 并行性，所以它们可以进行快速判别并具有容错性。这些特 点使它特别适用于用来进行语音信号处理。

语音信号的提取与识别技术——说话人识别系统的研究

语音信号的提取与识别技术——说话人识别系统的研究

毕业设计说明书语音信号的提取与识别技术——说话人识别系统的研究作者:学号：学院(系):专业:指导教师：评阅人：20**年6月中北大学毕业设计（论文）任务书学院、系：专业：学生姓名：学号：设计(论文)题目：语音信号的提取与识别技术起迄日期: 20**年2月15日~20**年6月21日设计(论文)地点:指导教师:系主任:发任务书日期:20**年2月15日毕业设计（论文）任务书1．毕业设计（论文）课题的任务和要求：1.了解声音信号的特征参数，及现阶段研究处理方法。

以现阶段信号处理领域比较活跃的语音信号为具体研究对象，进行相关知识的了解与学习。

2.学会在语音信号处理中使用MATLAB软件工具。

3.针对基本的个别个体的特定声音进行与信识别研究。

4.根据研究情况利用MATLAB语言进行相关算法的实现。

2．毕业设计（论文）课题的具体工作内容（包括原始数据、技术要求、工作要求等）：1.查阅相关资料，利用已学的相关知识进行消化和理解。

2.了解现阶段的语音处理情况，分析研究相关的产品。

3.研究学习基本的识别处理方法。

4.学习相关信号处理软件。

5.对软件的学习达到能对基本的算法进行软件的处理。

6.完成毕业设计论文。

毕业设计（论文）任务书3．对毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等)：1、毕业论文一份；2、英文文献1份，相应的中文译文1份。

4．毕业设计（论文）课题工作进度计划：起迄日期工作内容2006年2月15日~ 3月31日4月 1日~ 5月31日6月 1日~ 6月20日6月20日~ 6月21日系统学习，查阅资料，作开题报告；英文资料翻译；撰写毕业论文；论文答辩。

学生所在系审查意见：系主任：年月日中北大学毕业设计(论文)开题报告学生姓名：学号：学院、系：专业：设计(论文)题目：语音信号提取与识别技术指导教师:20**年 3 月 8 日毕业设计（论文）开题报告1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述：文献综述语音信号识别研究的根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器，能直接接受人的口呼命令，理解人的意图并做出相应的反映。

语音信号的说话人识别技术及其应用

语音信号的说话人识别技术及其应用

语音信号的说话人识别技术及其应用随着科技的不断发展，语音信号的说话人识别技术已经逐渐成为现实。

这样一种技术利用了人们不同的嗓音特征和语音语调，将每个人的声音进行归类，从而能够对声音信号进行辨识，确保声音信号的合法性。

语音信号的说话人识别技术广泛应用于各种领域，如银行、网络安全、犯罪侦查等等，为我们的生活和工作带来了便利。

首先，语音信号的说话人识别技术在银行行业得到了广泛的应用。

通过说话人识别，银行能够提高客户登陆系统的安全性，防止不合法的用户通过银行系统进行非法操作。

这样一种技术防止了不法分子利用他人的身份信息进行欺骗和诈骗，有着非常重要的作用。

除此之外，语音信号的说话人识别技术还在网络安全领域独具优势。

使用这种技术，安全团队能够轻松识别和排除网络攻击中的非法用户，从而提高网络的安全性和稳定性。

在当今时代，网络安全是琳琅满目的威胁，该技术能够有效地防止一些不法分子在网络上的非法行为，对于保护我们的社会、政府、企业信息和数据非常重要。

此外，语音信号的说话人识别技术还在犯罪侦查领域有着广泛的应用。

法医用这种技术来进行声音鉴定、嫌疑人辨识等工作，对于破案起着至关重要的作用。

而在一些刑事案件中，法庭也会依据语音信号的说话人识别技术进行判决。

然而，语音信号的说话人识别技术在实践中也面临着一些困难与挑战。

例如，不同的人可能会在不同的环境中发出不同的语调，这就需要技术人员在设计算法与模型时考虑到复杂情况，进一步提高识别准确率。

总之，由于语音信号的说话人识别技术的应用和实践价值，它在当前的研究中也受到越来越多的关注。

这种技术的出现，大大提高了人们的生活和工作效率，为我们的社会稳定做出了贡献。

我们相信，随着技术的进一步发展和完善，语音信号的说话人识别技术在未来的很短时间内将会呈现更好的应用效果，为我们的生活带来更多的便利和优势。

语音信号处理第6讲介绍

语音信号处理第6讲介绍
的短时能量为：
* En X n (k )X n (k ) k 0
*
N 2
某一谱线k的能量谱为 Yn X n (k ) X n (k )
则每个频率分量的归一化谱概率密度函数为
pn
该语音帧的短时谱熵为：
Yn (k )
Y (l )
l 0 n
N 2
Yn (k ) En
H n pn (l )ln pn (l )
clc clear all x= wavread('C:\Users\Desktop\bearings.wav'); figure(1); stem(x,'.');
n=160; %取20ms的声音片段，即160个样点 for m=1:length(x)/n; %对每一帧求短时自相关函数 for k=1:n; Rm(k)=0; for i=(k+1):n; Rm(k)=Rm(k)+x(i+(m-1)*n)*x(i-k+(m-1)*n); end end p=Rm(10:n); %防止误判，去掉前边10个数值较大的点 [Rmax,N(m)]=max(p); %读取第一个自相关函数的最大值 end %补回前边去掉的10个点 N=N+10; T=N/8; %计算出对应的周期 figure(2);stem(T,'.');axis([0 length(T) 0 10]); xlabel(‘帧数(n)’);ylabel(‘周期(ms)’);title(‘各帧基音周期’);
基音检测的主要困难在于： ① 声门激励信号并不是一个完整周期的序列，在语音的头、尾部并不具 有声带振动那样的周期性，有些清音和浊音的过度帧是很难准确地判 断是周期还是非周期性的； ② 在许多情况下，清音语音和低电平浊音语音段之间的过渡段是非常细

第7章说话人识别

第7章说话人识别

• 通过SR技术，可以利用人本身的生物特性进 行身份鉴别，例如为公安部门进行语音验证、 为一般用户提供防盗门开启功能等等。 • 在互联网应用及通信领域，SR技术可以应用 于诸如声音拨号、电话银行、电话购物、数 据库访问、信息服务、语音E-mail、安全控制、 计算机远程登录等领域。 • 在呼叫中心应用上，SR技术同样可以提供更 加个性化的人机交互界面。当顾客以电话方 式对呼叫中心进行请求时，系统能够根据话 音判断出来者的身份，从而提供更个性化、 更贴心的服务。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
特征提取
• 声纹识别系统中的特征检测即提取语音信号中表征人 的基本特征，此特征应能有效地区分不同的说话人， 且对同一说话人的变化保持相对稳定。考虑到特征的 可量化性、训练样本的数量和系统性能的评价问题， 目前的声纹识别系统主要依靠较低层次的声学特征进 行识别。说话人特征大体可归为下述几类： • 谱包络参数语音信息通过滤波器组输出，以合适的速 率对滤波器输出抽样，并将它们作为声纹识别特征。 • 基音轮廓、共振峰频率带宽及其轨迹 这类特征是基于 发声器官如声门、声道和鼻腔的生理结构而提取的参 数。
• 近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其 独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目， 并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。 • 声纹识别属于生物识别技术的一种，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。与语音识别不同的是，声纹 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。 声纹识别系统主要包括两部 分，即特征检测和模式匹配。特征检测的任务是选取 唯一表现说话人身份的有效且稳定可靠的特征，模式 匹配的任务是对训练和识别时的特征模式做相似性匹 配。

说话人识别

说话人识别
H1
说话人识别
UBM模型的另一个用途，是可以在只有少量集 内说话人训练语料的条件下，依据UBM模型自适 应得到集内说话人模型。 最大后验准则 (Maximum A Posteriori, MAP) 方 法
nm P(qt i ot , )
t 1 T
1 T Em (O) P(qt i ot , )ot nm t 1
GMM Gaussian model
说话人识别
GMM本质上是一种多维概率密度函数 M 阶GMM的概率密度函数如下：
P(o ) P(o, i ) ci P(o i, )
i 1 i 1 M M
有
c
i 1
M
i
1
1
(o μ i )T Σi1 (o μ i ) P(o i, ) N (o,μ i ,Σi ) exp K 1 2 2 2 (2 ) Σi
t
P( q
i | ot , )
说话人识别
2 ik 2 P ( q i | o , )( o ) t tk tk t 1 T T
P( q
t 1
t
i | ot , )
说话人识别
开始 给定初始模型的阶数 M
初始化模型参数
0
对于每个特征参量
n arg max p(ot | n )
1 n N t
说话人识别
文本提示型的识别方法
非特定说话人 的基元模型
训练
基元模型生成
门限设定
语 音 输 入
端点 检测
特征 提取 指定文本 识别 文本模型生成
匹配计算
门限比较
判 定 输 出

语音信号处理第6章 说话人识别

语音信号处理第6章 说话人识别
所用特征 倒谱 误识率 9.43%
差值倒谱 基音 差值基音
倒谱与差值倒谱 倒谱、差值倒谱、基音、差值基音
11.81% 74.42% 85.88%
7.93% 2.89%
6.2.3 特征参量评价方法
同一说话人的不同语音会在参数空间映射出不同的点，若 对同一人来说，这些点分布比较集中，而对不同说话人的 分布相距较远，则选取的参数就是有效的。
生活领域 ★
• 声纹监听 • 多人识别 • 声纹比对
技术难题：跨信道、噪声
6.2
说话人识别原理及系统结构
识别 识别结果 模式匹配 识别决策
语音输入
预处理
特征提取
训练
模板库
专家知识
说话人识别系统由预处理、特征提取、模式匹配和识别决 策等几大部分组成。除此之外，完整的说话人识别系统还
应包括模板库的建立、专家知识库的建立和判决阈值选择 等部分。
6.2.5 判别方法和阈值的选择
对于要求快速处理的说话人确认系统，可以采用多门限判 决和预分类技术来达到加快系统响应时间而又不降低确认 率的效果。
1）多门限判决相当于一种序贯判决方法，它使用多个门限 来作出接受还是拒绝的判决。 2）在说话人辨认时，每个人的模板都要被检查一遍，所以 系统的响应时间一般随待识别的人数线性增加，但是如果 按照某些特征参数预先地将待识别的人聚成几类，那么在 识别时，根据测试语音的类别，只要用该类的一组候选人 的模板参数匹配，就可以大大减少模板匹配所需的次数和 时间。
第6章 说话人识别
概述 说话人识别原理及系统结构 应用VQ的说话人识别系统 应用GMM的说话人识别系统 研究展望
6.1
概述
自动说话人识别(ASR )是一种自动识别说话人的过程。说 话人识别是从语音中提取不同特征，然后通过判断逻辑来 判定该语句的归属类别。说话人识别不注重包含在语音信 号中的文字符号及其语义内容信息，而是着眼于包含在语 音信号中的个人特征，以达到识别说话人的目的。因此， 相比于语音识别，说话人识别相对简单。 自动说话人识别按其最终完成的任务可分为两类：自动说 话人确认和自动说话人辨认。自动说话人确认是确认一个 人的身份，只涉及一个特定的参考模型和待识别模式之间 的比较，系统只需做出“是”或“不是”的二元判决；而 对于自动说话人辨认，系统则必须辨认出待识别的语音是 来自待考察的 个人中的哪一个，有时还要对这 个人以外的 语音做出拒绝的判断。

语音信号的提取与识别技术(说话人识别系统)的研究

语音信号的提取与识别技术(说话人识别系统)的研究

语音信号的提取与识别技术摘要语音识别(Speech Recognition)是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术.说话人识别是语音识别的一种特殊方式.本论文中,将主要介绍说话人识别系统.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，它在许多领域内有良好的应用前景。

本文通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法，提出了以美尔倒谱差分和线性预测差分为特征，通过动态时间归整算法来识别的文本相关说话人辨认系统。

关键词: 语音识别, 说话人识别, 线性预测倒谱，美尔倒谱系数，动态时间归整The pick-up of speech signal and speech recognitionAbstractSpeech Recognition is a kind of technology that is using computer to transfer the voice signal to an associated text or command by identification and understand. Speaker recognition is a kind of special way of V oice-identifications. The paper is going to introduce speaker recognition. Speaker recognition is the process of automatically recognizing who is speaking on the basis of individual information include in speech signals. It has well application prospects in many fields. By analyzing speech characteristic parameters and the basis methods of speaker recognition, we choose MFCC and LPCC's difference to be the speech characteristic parameters. Using DTW to recognize text-dependent speech, we have developed a speaker identification system in this paper.Key words:V oice-Identification, Speaker-identification LPCC,MFCC, Dynamic Time Warping目录1引言 (1)2 语音识别技术的基础 (2)2.1 语音识别发展简史 (2)2.2 语音识别技术的应用 (3)3 说话人识别技术的国内外研究现状 (5)3.1 国内外发展水平 (5)3.2主要应用领域 (5)3.3 技术难点 (6)4 说话人识别技术基础 (8)4.1 说话人识别的基本原理 (8)4.2说话人识别系统中常用的特征 (9)4.3 说话人识别的分类 (10)4.4 说话人识别的主要方法 (11)4.5 说话人识别系统的性能评价 (13)5 语音信号分析与预处理 (16)5.1 语音产生机理 (16)5.2 语音信号的数字化和采集 (17)5.3 语音信号的数字模型 (18)5.3.1激励模型 (18)5.3.2 声道模型 (18)5.3.3辐射模型 (20)5.4语音信号的预加重处理 (20)5.5语音信号的短时参数特征 (21)5.5.1短时频谱 (22)5.5.2短时自相关函数 (22)5.5.3短时能量和短时平均幅度 (22)5.5.4短时过零分析 (23)5.5.5倒谱 (24)5.5.6线性预测编码(LPC)参数 (24)5.5.7短时基音周期估计 (25)5.6语音信号端点检测 (27)5.6.1双门限端点检测算法 (28)5.6.2 LPC美尔倒谱特征端点检测方法 (28)6说话人特征提取 (32)6.1线性预测系数LPC (32)6.1.1线性预测的基本原理 (33)6.2.2线性预测系数的求取 (35)6．2线性预测倒谱系数LPCC (36)6.2.1同态处理基本原理 (36)6.2.2线性预测倒谱 (37)6.2.3线性预测差分倒谱 (38)6.3美尔倒谱系数MFCC (39)6.3.1 MFCC系数的提取 (39)6.3.2美尔差分倒谱参数 (40)6.4特征参数的实际提取 (41)6.4.1 LPCC参数计算流程 (41)6.4.2 MFCC的计算 (43)7．说话人识别系统实现 (46)7.1文本相关说话人辨认系统的实现 (46)7.2线性预测倒谱参数的提取实现 (47)7.3美尔倒谱系数及其差分的提取实现 (48)7.4MFCC参数文本相关系统实现 (51)8结论 (54)致谢 (55)参考文献 (56)1引言语言是人类交流信息的基本手段，在人们日益扩大的交流中占据着重要的地位.在如今高度发达的信息社会中用数字化的方法进行语音的传送、储存、识别、合成、增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。

2.语音信号处理的基本知识

2.语音信号处理的基本知识
发浊音时声带振动的基本频率。一般用 表F0 示。
声调(tone)：
各个音节元音段的基音频率变化。反映了语 音的韵律，汉语中有辨意作用。
男声四种声调的典型曲线
❖汉语八大语系（八大方言）
. 北方方言（70%以上）； . 吴方言（上海、苏州。。）; . 湘方言; . 赣方言; . 客家方言; . 闽北方言(福州话)； . 闽南方言（厦门话、潮州话）； . 粤方言 。
(2)说出阶段
由大脑中枢决策后，以脉冲形式向发音 器官发出指令，使舌、唇、颚、声带、肺等 部分的肌肉协调工作，发出声音。
(3)传送阶段
说出的话语是一连串声波，以空气为媒介传送到听者耳朵 里。当然这个过程会遇到某些干扰，使声音产生损耗和失真。 主要是一个传送信息的物理过程。
(4)接收阶段
从外耳收集到的声波信息，经中耳的放大到达内耳，再经 神经元产生脉冲，将信息以脉冲形式传送给大脑，这个阶段 主要与听觉系统的活动有关。
. 人为改变语速； . 改变嗓音。
一.语音和语言
对语音的研究有两方面：
☆ 语言学. 自然语言处理。 语言：从话语中概括总结出来的规律性的
符号系统。
☆ 语音学. 研究语音的产生、感知等过程以 及各个音的特征和分类等。
☆ 说话过程(5个阶段):
(1)想说阶段
经大脑决策产生说话的动机；接着语言神 经中枢选择恰当的单词、短语以及按语法规 则的组合，以表达他想说的内容和情感。
. 乐器的泛音频率已超出20~20kHz的可听范围； . 语音泛音：可达7~8kHz 。
☆音节(Syllable)：说话时一次发出的,具有响亮中心 的,并被明显感觉到的语音片断。
☆音素(Phoneme)：构成音节的元素。音素是语音 发音的最小单位。

语音信号的提取与识别-基于VQ算法的说话人识别

语音信号的提取与识别-基于VQ算法的说话人识别

本科毕业设计（论文）
毕 业 设 计（论 文）任 务 书
3．对毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实 物样品等)：
1. 利用所学知识对具体的语音信号的特征及处理方法进行学习研究，达到对专业知识 的复习与理解。 2. 利用所学的处理软件，对声音信号进行一定的处理，并有相关例子的图形表示。 3. 按要求完成毕业论文。
2．毕业设计（论文）课题的具体工作内容（包括原始数据、技术要求、工 作要求等） ：
１． 查阅相关资料，利用已学的相关知识进行消化和理解。 ２． 了解现阶段的语音处理情况，分析研究相关的基本算法。 ３． 研究学习一种基本的识别处理方法。 ４． 学习相关信号处理软件。 ５． 对软件的学习达到能对基本的算法进行软件的处理。 ６． 并在对算法理解的基础上用 ＭＡＴＬＡＢ 编制相关程序并调试完成实验。 ７． 完成毕业设计论文。
关键词： 语音识别， 说话人识别， VQ， MATLAB， LBG 算法
本科毕业设计（论文）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Speech Recognition is a kind of technology that is using computer to transfer the voice signal to an associated text or command by identification and understand. speaker recognition is a kind of special way of Voice- identifications ． The paper is going to introduce speaker recognition. ．In this paper，VQ arithmetic is adapted to study and research the implement ． the identification of speaker ， and Speech recognition for speaker is realized by using MATLAB．In the end ， this paper gets a conclusion on the feature and the shortage of VQ and put forward the improvement． VQ arithmetic based on the method of LBG has solved the problems that set up good codebook of vector Quantization and quantization unknown vector． After compared ,the output of recognition is putout ．

语音信号处理与语音识别

语音信号处理与语音识别

语音信号处理与语音识别语音信号处理是指将人耳所能接收的声音转换成数字形式，以便计算机等电子设备进行处理和利用的技术。

而语音识别则是指利用计算机对人类语言进行分析和理解，识别出说话人所说的词语或句子，并将之转换成可读性高的文字或其他形式的记录。

语音信号处理的主要工作包括语音信号预处理、特征提取和语音合成。

其中语音信号预处理是指对声音信号做去噪、滤波等一系列信号处理操作，以消除噪声、增强信号的质量。

特征提取则是将语音信号转换成许多和声音属性相关的数字形式，通常使用的有梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测系数（LPC）。

语音合成则是将数字信号转换成声音信号，使计算机能够输出可听的语音。

在语音识别方面，主要分为模板匹配法和统计模型法。

在模板匹配法中，需要事先存储好一些可能说话人所说的单词或句子，然后将输入的语音信号与存储的模板信号进行比对，找到最接近的匹配。

而在统计模型法中，则需要先建立起声学模型和语言模型两个模型，再将语音信号与这两个模型进行比对，找到最大概率的匹配结果。

语音识别技术的应用非常广泛，在人机交互、智能音箱、虚拟助手、语音搜索、自动翻译等领域都有涉及。

其中，智能音箱的快速普及，也推动了语音识别技术的迅速发展。

通过智能音箱，用户可以通过语音指令，控制智能家居、播放音乐、查询资讯等各种操作，大大提高了生活效率。

然而，语音识别技术尚存在一些问题，如与语言环境有关的识别误差、单词或句子之间的连音，以及说话人性别、年龄等个体差异所带来的问题等。

综上所述，语音信号处理和语音识别技术正逐渐成为人类与计算机交互的常规方式。

它们的发展不仅能够提高生产效率和方便生活，同时也带来了更多领域的拓展和创新。

《语音信号处理》课程笔记

《语音信号处理》课程笔记

《语音信号处理》课程笔记第一章语音信号处理的基础知识1.1 语音信号处理的发展历程语音信号处理的研究起始于20世纪50年代，最初的研究主要集中在语音合成和语音识别上。

在早期，由于计算机技术和数字信号处理技术的限制，语音信号处理的研究进展缓慢。

随着技术的不断发展，尤其是快速傅里叶变换（FFT）的出现，使得语音信号的频域分析成为可能，从而推动了语音信号处理的发展。

到了20世纪80年代，随着全球通信技术的发展，语音信号处理在语音编码和传输等领域也得到了广泛应用。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音信号处理在语音识别、语音合成、语音增强等领域取得了显著的成果。

1.2 语音信号处理的总体结构语音信号处理的总体结构可以分为以下几个部分：（1）语音信号的采集和预处理：包括语音信号的采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。

（2）特征参数提取：从预处理后的语音信号中提取出能够反映语音特性的参数，如基频、共振峰、倒谱等。

（3）模型训练和识别：利用提取出的特征参数，通过机器学习算法训练出相应的模型，并进行语音识别、说话人识别等任务。

（4）后处理：对识别结果进行进一步的处理，如语法分析、语义理解等，以提高识别的准确性。

1.3 语音的发声机理和听觉机理语音的发声机理主要包括声带的振动、声道的共鸣和辐射等过程。

声带振动产生的声波通过声道时，会受到声道形状的影响，从而产生不同的音调和音质。

听觉机理是指人类听觉系统对声波的感知和处理过程，包括外耳、中耳、内耳和听觉中枢等部分。

1.4 语音的感知和信号模型语音的感知是指人类听觉系统对语音信号的识别和理解过程。

语音信号模型是用来描述语音信号特点和变化规律的数学模型，包括时域模型、频域模型和倒谱模型等。

这些模型为语音信号处理提供了理论基础和工具。

第二章语音信号的时域分析和短时傅里叶分析2.1 语音信号的预处理语音信号的预处理主要包括采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。

说话人语音识别

说话人语音识别

说话人语音识别说话人语音识别摘要说话人识别作为生物认证技术的一种，是根据语音波形中反映说话人语音特征的参数来自动识别说话人身份的一种鉴别技术。

与其他生物识别技术相比，说话人识别具有数据采集简单，能实时、远程识别等优点。

可广泛用于电话银行，门禁系统，数据库等各种身份鉴定领域。

因此说话人识别在生物认证领域应用越来越普遍。

本文利用Matlab实现了一个完整的说话人识别系统，包括语音的预处理，特征提取，后期的模型训练和识别。

该系统在语音的预处理和特征提取方面使用了Mel倒谱系数作为特征参数，它比传统的倒谱系数能更好地体现人耳的听觉特性。

在说话人模型方法上，采用了矢量量化模型（VQ），利用矢量坐标反映语音的声纹特征。

测试结果显示，系统可以直观地反映待测语音文件和需要被训练语音文件的时域波形和码本空间的图形，并有较高的识别率。

若待测说话人是被训练的语音中的说话人之一，则系统可以显示出待测说话人训练时所附带的身份信息。

关键词：说话人识别，Mel倒谱系数，矢量量化，MatlabSpeaker Speech RecognitionAbstractAs one of the biometrics techniques,speaker recognition is the process ofautomatically recognizing who is speaking on the basis of individual information included in speech waves。

With other biometric technology, speaker recognition with a simple data acquisition, real-time, long-range identification and so on. Can be widely used in telephone banking, access control systems, databases and other areas of identification. Speaker Recognition is therefore in the field of bio-increasing application of certification.In this paper, the use of Matlab to achieve a complete speaker recognition system, including the voice of the pre-processing, feature extraction, the latter part of the model training and recognition. Voiceof the system in the pre-processing and feature extraction using the Mel cepstral coefficients as feature parameters, it than the traditional cepstral coefficients to better reflect the characteristics of the human ear's hearing. Model in the speaker, usinga model of vector quantization (VQ), the use of vector coordinates to reflect the characteristics of voice voiceprint.The test results indicate that the system under test can reflect theintuitive voice files and voice files need to be trained in time-domain waveform and the graphics code in this space, and a higher recognition rate. If the test is being trained to speak the voice of one speaker, the system under test can show the speaker attached to training status information.Keywords: Speaker Recognition MFCC Vector Quantization Matlab目录说话人语音识别 (1)摘要 (1)Speaker Speech Recognition (2)Abstract (2)第一章引言 (6)1.1研究背景 (6)1.2说话人识别技术的研究目的与意义 (6)1.2.1研究意义 (6)1.2.2 研究目的 (7)1.3 说话人识别技术的国内外研究现状 (7) 1.3.1 说话人识别技术的分类 (7)1.3.2 说话人识别技术的现状与发展方向 (8) 1.3.3 说话人识别技术面临的主要问题 (9) 1.4 论文的主要内容及章节安排 (9)第二章说话人识别技术 (11)2.1 说话人识别的预处理和特征提取 (11) 2.1.1语音信号的预处理 (11)（2）端点检测 (11)（3）分帧 (13)（4）加窗 (13)2.1.2 MFCC参数的特征提取 (14)2.2 矢量量化 (18)2.2.1 矢量量化的基本原理 (19)2.2.2 矢量量化器的码书设计 (20)2.2.3 矢量量化的加权失真度测量度 (23) 第三章系统总体设计 (25)3.1 说话人识别系统的需求分析 (25)3.1.1 训练功能 (25)3.1.2 播功能 (25)3.1.3 识别功能 (25)3.2 系统总体设计方案 (26)第四章说话人识别系统的具体实现 (28) 4.1 语音信号预处理的设计 (28)4.1.1 语音信号预处理简介 (28)4.1.2 语音信号预处理的流程 (28)4.2 基于MFCC的特征提取 (35)4.3 说话人辨认系统的设计 (38)4.3.1说话人辨认系统的结构 (38)4.3.2 说话人识别系统训练部分的设计 (38)4.4.3说话人识别系统的识别部分的设计 (44)第五章说话人识别系统的性能测试 (49)5.1 说话人识别系统的软、硬平台 (49)5.2 说话人识别系统的界面介绍 (49)5.3 说话人识别系统的性能测试 (50)5.3.1 说话人语音的训练 (52)5.3.2 待测说话人语音的预处理和特征提取 (56)5.3.3 待测说话人语音的识别测试 (58)结束语 (62)致谢 (63)参考文献 (64)第一章引言1.1研究背景说话人识别与指纹识别，虹膜识别一样，是通过人体显著的生物特征和行为特征来自动识别待测人身份的方法。

语音识别技术中的说话人识别方法

语音识别技术中的说话人识别方法

语音识别技术中的说话人识别方法1. 介绍语音识别技术的背景和意义（150字）语音识别技术是指将人类语音信息转化为可被计算机识别和处理的文本或命令的技术。

随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术在多个领域得到广泛应用，如智能助理、语音控制、语音翻译等。

其中，说话人识别是语音识别技术中的重要分支，旨在通过声音特征的分析和比对来识别说话者的身份。

2. 语音识别技术的基本原理（200字）语音识别技术的基本原理是将语音信号转化为数字信号，并通过模式匹配算法来识别语音中的信息。

在识别过程中，语音信号首先会经过预处理，去除噪音和干扰因素，提取出主要的声音特征。

然后，使用一组特定的算法或模型对特征进行分析，包括基于隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、深度学习神经网络等。

最后，通过与预先训练好的模型进行比对，确定语音中的各个单词或语句。

3. 说话人识别方法之声纹识别（300字）声纹识别是说话人识别的一种主要方法，基于个体声音特征的差异来识别说话者的身份。

声纹识别技术首先会采集个体的语音样本，通过提取语音信号的声谱图、频谱轮廓、共振峰等特征，建立个体的声纹模型。

然后，当新的语音进行识别时，系统会将其与每个声纹模型进行比对，计算相似度并判断最佳匹配结果。

声纹识别技术具有高度的个体特异性和稳定性，适用于长期身份认证等场景。

然而，声纹识别也面临环境干扰、可靠性差等问题，尚需进一步完善算法与模型训练。

4. 说话人识别方法之语音指纹识别（300字）语音指纹识别是另一种常用的说话人识别方法，它通过提取语音信号中的短时频率特征，将其转化为固定长度的语音指纹，再以此作为特征进行说话人识别。

语音指纹识别比较适用于短期身份认证和语音检索等应用场景。

语音指纹识别技术主要包括两个关键步骤：特征提取和匹配。

特征提取阶段会将语音信号转化为频域或时域特征，如梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）或MFCC与动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）等。

语音识别中的说话人

语音识别中的说话人

语音识别中的说话人是指在语音识别系统中，通过对输入的语音信号进行分析和处理，识别出说话人的身份或特征的过程。

在语音识别中，说话人识别是一项重要的任务，它可以帮助系统更好地理解用户的意图，提高系统的准确性和可靠性。

语音识别中的说话人识别通常包括以下几个步骤：1. 语音采集：首先需要采集包含说话人语音的音频数据，通常使用麦克风或其他音频设备进行采集。

2. 预处理：对采集到的语音信号进行预处理，包括去除噪声、增强语音信号等，以便于后续的识别处理。

3. 特征提取：对预处理后的语音信号进行特征提取，提取出与说话人相关的特征信息，如声学特征、语言特征等。

4. 说话人识别算法：根据提取的特征信息，使用各种说话人识别算法对说话人进行识别。

常见的算法包括基于模板的方法、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等方法。

5. 匹配与判断：将提取的特征与预先训练好的说话人模板进行匹配，根据匹配结果判断出说话人的身份或特征。

在语音识别中，说话人识别具有以下几个方面的作用：1. 提高系统的准确性和可靠性：通过识别说话人，系统可以更好地理解用户的意图，避免因不同说话人的语音差异而导致误判。

2. 保护隐私：说话人识别可以保护用户的隐私，避免未经授权的人员获取用户的语音信息。

3. 实现个性化服务：通过识别不同的说话人，可以实现个性化服务，如智能客服、语音助手等。

在实现语音识别中的说话人识别时，需要注意以下几个问题：1. 算法的准确性：说话人识别的算法需要具有较高的准确性和鲁棒性，能够准确识别出不同的说话人。

2. 隐私保护：说话人识别需要保护用户的隐私，避免未经授权的人员获取用户的语音信息。

3. 实时性：说话人识别需要在较短的时延内完成，以适应实时语音交互的需求。

总之，语音识别中的说话人识别是一项重要的任务，它可以帮助系统更好地理解用户的意图，提高系统的准确性和可靠性，同时保护用户的隐私。

随着人工智能技术的发展，说话人识别将会在更多领域得到应用和发展。

说话人识别

说话人识别
� 多门限判决相当于一种序贯判决方法，它使 用多个门限来作出接受还是拒绝的判决。
6.9.5 说话人识别中尚需进一步探索的课题
6.10 顽健语音识别技术
6.10.1 概述
� 通常在实验室相对安静环境下训练好的语音识别系 统，当用到与训练环境不匹配的实际环境时，性能 明显下降。如果语音识别系统在这种不匹配情况 下，识别性能的下降不明显，则称这样的系统为顽 健的（Robust）语音识别系统。
� 识别参数的时间变化，主要是由声源特性的 变化引起的。可以把声源与声道分离，只用 后者组成经得起语音长期变动的说话人识别 系统。
6.9.4 说话人识别技术中的一些实际问题
2. 顽健的说话人识别技术
� 说话人自身心理或生理因素的变化、采集环 境的变化、通道传输特性的变化等都可能使 说话人语音的声学特征产生变异，从而造成 说话人识别系统识别率的下降。
� 这些变化的条件包括：
① 说话人变化 从特定说话人到非特定说话人 ② 说话方式的变化 从孤立词识别到连续语音识别 ③ 词汇量的变化 从小词汇量任务到大词汇量任务 ④ 领域的变化 从特定词汇到不特定词汇，从特定领域文法
到不特定领域文法 ⑤ 环境的变化 从特定环境到不特定环境 ⑥ 发音变异 话者由于受生理、心理、情感等影响而产生的
� 与文本有关（text-dependent）：要求说话人提供发 音的关键词或关键句子作为训练文本，而识别时也 必须按相同的内容发音。
� 与文本无关（text-independent）：不论是在训练时 还是在识别时都不规定说话内容，即其识别对象是 自由的语音信号。
� 文本提示型（text-prompted）：每次识别时，识别 系统在一个规模很大的文本集合中选择提示文本， 要求说话人按提示文本的内容发音，而识别和判决 是在说话人对文本内容正确发音的基础上进行的， 这样可以防止说话人的语言被盗用。
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一般来说，同时满足上述全部要求的特征通常是不可能找 到的，只能使用折衷方案。
6.2.2 特征的选取
说话人识别中常用的参数类别： 1）线性预测参数及其派生参数：包括部分相关系数、声道 面积比函数、线谱对系数以及LPC倒谱系数等。 2）语音频谱直接导出的参数：包括功率谱、基音轮廓、共 振峰及其带宽、语音强度及其变化等。 3）混合参数 4）其他鲁棒性参数：包括Mel频率倒谱系数，以及经过噪 声谱减或者信道谱减的去噪倒谱系数等。
所用特征 倒谱 误识率 9.43%
差值倒谱 基音 差值基音
倒谱与差值倒谱 倒谱、差值倒谱、基音、差值基音
11.81% 74.42% 85.88%
7.93% 2.89%
6.2.3 特征参量评价方法
同一说话人的不同语音会在参数空间映射出不同的点，若 对同一人来说，这些点分布比较集中，而对不同说话人的 分布相距较远，则选取的参数就是有效的。
6.2
说话人识别原理及系统结构
说话人识别系统可分为两个阶段：训练（注册）阶段和识 别阶段。 1）在训练阶段，系统的每一个使用者说出若干训练语料， 系统根据这些训练语料，通过训练学习建立每个使用者的 模板或模型参数参考集。 2）在识别阶段，把从待识别说话人说出的语音信号中提 取的特征参数，与在训练过程中得到的参考参量集或模型 模板加以比较，并且根据一定的相似性准则进行判定。
生活领域 ★
• 声纹监听 • 多人识别 • 声纹比对
技术难题：跨信道、噪声
6.2
说话人识别原理及系统结构
识别 识别结果 模式匹配 识别决策
语音输入
预处理
特征提取
训练
模板库
专家知识
说话人识别系统由预处理、特征提取、模式匹配和识别决 策等几大部分组成。除此之外，完整的说话人识别系统还
应包括模板库的建立、专家知识库的建立和判决阈值选择 等部分。
式中说话人内特征矢量的协方差矩阵W为
3）指定文本型说话人识别中，每一次识别时必须先由识别 装置向说话人指定需发音的文本内容，只有在系统确认说 话人对指定文本内容正确发音时才可以被接受，这样可减 轻本人语声被盗用的危险。
潜在的应用
金融领域？ 公安领域？
• 银行（电话，网 上） • 证券 • 银行卡，身份卡 • 声纹密匙 • 高档酒店，会员 俱乐部，贵族商 城等 • 玩具 • 汽车 • 个人电脑（家庭 分级密码）
第6章 说话人识别
概述 说话人识别原理及系统结构 应用VQ的说话人识别系统 应用GMM的说话人识别系统 研究展望
6.1
概述
自动说话人识别(ASR )是一种自动识别说话人的过程。说 话人识别是从语音中提取不同特征，然后通过判断逻辑来 判定该语句的归属类别。说话人识别不注重包含在语音信 号中的文字符号及其语义内容信息，而是着眼于包含在语 音信号中的个人特征，以达到识别说话人的目的。因此， 相比于语音识别，说话人识别相对简单。 自动说话人识别按其最终完成的任务可分为两类：自动说 话人确认和自动说话人辨认。自动说话人确认是确认一个 人的身份，只涉及一个特定的参考模型和待识别模式之间 的比较，系统只需做出“是”或“不是”的二元判决；而 对于自动说话人辨认，系统则必须辨认出待识别的语音是 来自待考察的 个人中的哪一个，有时还要对这 个人以外的 语音做出拒绝的判断。
6.2.1 预处理
1）话筒自适应和输入电平的设定
输入语音信号的品质对语音识别性能的影响很大，因此， 对话筒的耐噪声性能要求很高。此外，为了保持识别性能 稳定，必须具备对话筒以及前端设备性能的测定以及根据 测试结果对输入语音的变形进行校正的功能。 2）降噪 当话筒与嘴有一定距离的时候，以及在汽车里或户外等周 围环境噪声大的时候必须对输入信号进行降噪处理。 3）语音区间的端点检测

端点检测的目的是从语音信号流中自动地分割出识别基元， 即用数字处理技术来找出语音信号中的各种段落的始点和 终点的位置。
6.2.1 预处理
端点检测难度：
1）由于电平的变化，难于设置对各次试验都适用的阈值； 2）咂嘴声、呼吸气流或其它某些杂音会使语音波形产生一 个很小的尖峰，可能超过所设计门限值； 3）突发性干扰会使短时参数变得很大，持续很短时间后又 恢复为寂静特性，这种干扰应该计入寂静段中；
6.1
概述
自动说话人识别按输入的测试语音来分，可分为三类，即 与文本无关、与文本有关和文本指定型： 1）与文本无关的说话人识别指的是不规定说话内容的说话 人识别，即识别时不限定所用的语音内容；
2）与文本有关的说话人识别指的是规定内容的说话人识别， 即只能用规定内容的语句进行识别。但是，这两种识别存 在一个问题，即如果事先用录音装置把说话人本人的讲话 内容记录下来，然后用于识别，则存在被识别装置误接受 的危险；
6.2.2 说话人识别特征的选取
特征提取就是从说话人的语音信号中提取出表示说话人个 性的基本特征，是最重要的环节之一。 选取的特征应当满足下述准则：
1）能够有效地区分不同的说话人，但又能在同一说话人的 语音发生变化时相对保持稳定；
2）易于从语音信号中提取； 3）不易被模仿； 4）尽量不随时间和空间变化。
4）弱摩擦音和鼻音的特性与噪声极为接近，其中鼻韵往往 还拖得很长；
5）如果输入信号中有50Hz工频干扰或者A/D变换点的工作 点偏移时，用短时过零率区分无声和清音的方法就变的不 可靠。
6.2.1 预处理
优秀的端点检测算法应具有： 1）门限值对对背景噪声的变化有一定的适应性； 2）将短时冲击噪声和人的咂嘴等瞬间超过门限值的信号纳 入无声段而不是有声段； 3）对于爆破音的寂静段，应将其纳入语音的范围而不是无 声段； 4）应该尽可能避免在检测中丢失鼻韵和弱摩擦音等与噪声 特性相似、短时参数较少的语音； 5）应该避免使用过零率作为判决标准而带来的负面影响。
1）两种分布的方差之比（F 比）：
[ i ]2 i 不同说话人特征参数均值的方差均值 F (i ) 同一说话人特征的方差均值 [ xa i ]2 a ,i
2）评价多维特征矢量的有效性的可分性测度（D比）：
D ( i )T W 1 ( i ) i