说话人识别算法的研究

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。

说话人识别算法的研究
郭春霞
【期刊名称】《西安邮电学院学报》
【年(卷),期】2010(015)005
【摘要】针对说话人识别问题,基于概率神经网络PNN,实验比较
MFCC,△MFCC+MFCC分别与PNN相结合时的识别率.仿真结果表明,在文本有关情况下,当说话人说话内容为0～9的发音时,△MFCC+MFCC优于MFCC,使用PNN算法的识别率能够满足说话人识别的实际要求.
【总页数】4页(P104-106,119)
【作者】郭春霞
【作者单位】西安邮电学院,通信与信息工程学院,陕西,西安,710121
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.说话人识别算法鲁棒性研究 [J], 冯月芹;郝雯超;陈义;王蕾;李春光
2.基于i-vector说话人识别算法中训练时长研究 [J], 马平;黄浩;程露红;杨萌萌
3.说话人识别中改进特征提取算法的研究 [J], 宋乐;白静
4.基于Gammatone滤波器组的说话人识别算法研究 [J], 茅正冲;王正创;王丹
5.基于GMM的说话人识别算法的研究与应用 [J], 吴慧玲;杜成东;毛鹤
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于语谱图统计特征的说话人识别方法随着新一代信息技术的发展，智能交互应用正以蓬勃发展的势头迅速扩大着市场份额。

当前，说话人识别技术已经成为媒体交互应用的重要组成部分，其主要功能在于辨认某个人在任何语言环境中的声音。

这是一种发达的声纹识别技术，它可以依据语谱图的特征来判断说话人的声音。

本文中，将介绍一种基于语谱图统计特征的说话人识别方法。

将提出一种新的语谱图建模方法和降维方法，以提高非结构化数据的统计分析能力，并用于分类和识别说话人。

一、说话人识别技术说话人识别技术是最近应用于信息技术的一项关键技术。

它的主要功能是根据声波来识别说话者的身份。

它采用声纹识别技术，可以从语音信号中提取出声纹特征，从而完成识别的功能。

语谱图是说话人识别中最常用的分析技术。

它采用两个不同尺度的采样音频信号，并将其转换为二维频率响度空间，以实现声音分类和识别。

二、语谱图建模方法语谱图建模方法是根据声音信号的时频特征来构建语谱图的一种方法。

它通过以下步骤完成：1.据采集：对声音信号进行采样，将采样频率设置为8kHz；2.音识别：将采集的数据经过语音识别算法处理，从而提取出语谱图所需的特征信息；3.谱图建模：基于所提取的特征信息，在时间频率域中建立语谱图模型；4.谱图统计特征：对语谱图进行统计分析，提取出语谱图的频率特征；5.别说话人：基于统计特征，实现说话人识别和分类。

三、降维技术语谱图统计特征提取是一种非结构化数据统计分析，它包含了大量的时频信息。

因此，语谱图统计特征提取需要对大量数据进行分析，这对计算资源和运行时间是一种极大的挑战。

为此，开发了一种高效的降维技术来解决这一问题。

该降维技术将从语谱图统计特征中提取出最重要的特征，并将其转换成低维度空间，以降低计算复杂度。

它采用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）两种常用的降维技术，通过对语谱图统计特征提取出的特征信息进行降维，来实现对说话人识别的高精度识别。

四、总结本文介绍了一种基于语谱图统计特征的说话人识别方法。

《基于i-vector的说话人识别的研究》篇一基于i-vector的说话人识别技术研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，说话人识别技术已成为生物特征识别领域的重要研究方向之一。

i-vector技术作为一种有效的说话人识别方法，其准确性和鲁棒性在众多研究中得到了验证。

本文旨在探讨基于i-vector的说话人识别技术的研究，从算法原理、数据集、实验设计及结果等方面进行深入分析。

二、i-vector算法原理i-vector算法是一种基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别方法，其核心思想是将说话人的语音特征表示为一个固定长度的向量。

该算法首先通过高斯混合模型将语音数据进行建模，提取语音数据的全局特征，然后将这些特征转换为固定维度的i-vector。

i-vector包含了说话人的独特信息，可以有效地用于说话人识别任务。

三、数据集本文采用的数据集为公开的语音数据集，包括不同语言、不同背景的语音数据。

数据集的选取对于说话人识别的准确性和鲁棒性至关重要。

在数据预处理阶段，需要进行语音信号的预加重、分帧、加窗等操作，以提取出高质量的语音特征。

四、实验设计本文通过实验验证了i-vector算法在说话人识别任务中的性能。

实验中，我们采用了不同的参数配置和特征提取方法，以找到最佳的模型参数和特征表示。

同时，我们还对比了其他说话人识别方法，如传统的基于声纹特征的识别方法和深度学习模型等。

五、实验结果与分析实验结果表明，i-vector算法在说话人识别任务中具有较高的准确性和鲁棒性。

我们通过对比不同参数配置和特征提取方法的性能，找到了最佳的模型参数和特征表示。

同时，我们还发现i-vector算法对于不同语言、不同背景的语音数据具有良好的泛化能力。

与其他说话人识别方法相比，i-vector算法在准确性和鲁棒性方面具有明显优势。

六、结论与展望本文研究了基于i-vector的说话人识别技术，通过实验验证了其性能和泛化能力。

i-vector算法通过高斯混合模型将语音数据进行建模，提取出固定维度的i-vector作为说话人的特征表示。

语音识别中的说话人识别技术研究语音识别在当今的科技领域中拥有广泛的应用，由于语音识别技术的不断发展，它已经成为人机交互领域中的一个重要组成部分。

语音识别技术可以使人们通过说话来与计算机互动，这为人们的工作和生活带来了许多便利。

然而，在实际应用中，因为每个人的声音都有差异，所以语音识别技术的准确性往往会受到说话人识别技术的影响。

而说话人识别技术是指在语音信号分析的基础上判断不同说话人身份的技术。

本文将从以下四个方面进行阐述：说话人识别技术的背景和概述、说话人识别技术的方法和原理、说话人识别技术的应用、说话人识别技术的发展方向。

一、说话人识别技术的背景与概述说话人识别技术的背景可以追溯到上个世纪60年代末，当时拉贝尔为解决电话线路上的欺骗问题，提出了基于语音中说话人区别的认证技术-说话人识别技术。

而在这之后的几十年里，随着语音处理技术的不断改进和深度学习技术的发展，说话人识别技术也得以更好地应用于语音识别、语音安全、语音助手、智能客户服务等领域。

说话人识别技术是一项可以自动辨别不同语音的身份的技术，说话人识别任务的基本就是寻找“当前语音实例所属的先前已知身份”。

在说话人识别中，要判断两条语音语素是否来自同一个说话人，就需要通过计算声音数据的特征向量来比较语素间的差异。

二、说话人识别技术的方法和原理在说话人识别技术中，主要有基于特征分离的方法和基于深度学习的方法两种。

基于特征分离的方法主要有声道特征提取（Vocal Tract Length Normalization，VTLN）和高斯混合模型。

VTLN把每一段语音信号处理成具有相同性质的语音信号，并控制声音的时长和音高，从而去除了说话人个体性带来的影响，实现对不同个体间语音信号的比较。

高斯混合模型方法，是一种比较常用的方法，它把一个说话人的声音特征向量聚类成高斯分布，通过高斯分布判别模型来进行说话人的辨识。

将每个说话人的特征向量都映射到对应的高斯分布后，再计算两个语音之间的转移概率，最后，再通过贝叶斯判决法来判断两个语音是否属于同一个说话人。

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。

基于GMM的说话人识别技术研究开题报告一、选题背景随着社会、经济的发展，人们对智能化技术的需求越来越高，语音技术作为其中的一种重要技术，得到了广泛应用。

在语音技术应用中，说话人识别技术是一个重要的研究方向。

它主要应用于语音认证、音频文件的归档整理、音频文件的检索与识别、虚拟助手等领域。

说话人识别技术是通过对语音信号进行特征提取和模型建立，来确定说话人身份的一种技术。

目前，说话人识别技术已经成为语音识别和语音合成的重要组成部分。

高斯混合模型（GMM）是一种常用的说话人识别模型。

它能够很好地对音频信号做建模，提取出适合于人类识别的特征，对于保证测试集的正确性评估和确定预测集的正确性评估非常有效。

GMM模型在语音识别中有较广泛的应用。

在说话人识别领域中，GMM也是一种非常有性价比的选择，并被广泛地应用于说话人识别的解决方案中。

二、选题意义说话人识别是一项重要的技术。

它能够为多种应用提供有价值的指导意义，这包括安全、监控、电信、人机交互等领域。

在许多场景中，只有正确地确定说话人身份，才能执行相应的命令。

例如，在银行等金融场所，通过说话人识别来实现客户身份验证。

在监控领域，为了判断一个人员是否允许进入特定场所，必须进行语音识别和身份认证。

在虚拟助手中，能够通过识别说话人的声音，更好地进行语音交互。

GMM模型作为常用的说话人识别模型，其在说话人识别中的应用一直很广泛。

本文将通过对GMM模型的研究，对人类语音信号进行有效地建模，并提取适合于人类识别的特征，进而实现高精度、高效率的说话人识别技术，在应用中产生更好的效果。

三、研究内容本文选用GMM作为说话人识别的模型，探究GMM模型在说话人识别中的应用，研究其应用过程中可能出现的问题，并提供相应的解决方案。

具体研究内容包括：1. 阐述基于GMM的说话人识别技术的相关理论知识，探究GMM模型的构造和工作原理。

2. 分析语音信号特征提取的方法，结合说话人识别的目的，采用合适的特征提取方法，提高模型的准确性。

基于深度学习的声纹识别与说话人验证技术研究声纹识别和说话人验证技术是近年来深度学习领域的热门研究方向之一。

人们对于这两项技术的关注主要源于它们在安全领域，特别是身份识别和个性化用户体验方面的潜在应用。

本文将围绕基于深度学习的声纹识别和说话人验证技术展开研究。

首先，我们将探讨声纹识别技术的原理和方法。

声纹识别是一种通过分析人的语音特征来判别其身份的技术。

深度学习在声纹识别领域取得了巨大的突破，主要基于深度神经网络模型。

这些模型能够自动提取语音特征，并对其进行编码和识别。

最常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

通过训练大量的语音数据，这些模型能够学习到更准确和具有区分度的声纹特征。

随后，我们将研究说话人验证技术。

说话人验证是一种通过分析语音信号来验证说话人身份的技术。

与声纹识别相比，说话人验证更侧重于判别一段语音是否属于已知说话人。

基于深度学习的说话人验证方法一般采用了孪生神经网络模型。

这种模型通过将两段语音同时输入网络，计算它们之间的相似度得分。

通过训练这个模型，我们可以将语音信号映射到一个低维空间，并计算出它们的相似度，从而判断说话人是否合法。

接下来，我们将讨论基于深度学习的声纹识别和说话人验证技术的优势和挑战。

首先，深度学习技术能够从原始的语音信号中学习到更具区分性的特征表示，从而提高声纹的鉴别能力。

其次，深度学习模型可以自动提取有用的特征，减少了繁琐的特征工程过程。

然而，深度学习模型需要大量的训练数据和计算资源，这对于一些应用场景来说可能是一个挑战。

另外，由于语音信号的多样性和环境变化，如噪声和语速变化等因素会影响深度学习模型的性能。

最后，本文将讨论基于深度学习的声纹识别与说话人验证技术的未来发展方向。

首先，我们需要进一步提高声纹识别和说话人验证技术的鲁棒性和稳定性，以应对复杂的环境和噪声干扰。

其次，我们可以探索多模态的声纹识别和说话人验证方法，结合其他生物特征或视频信息，以提高系统的准确性和安全性。