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基于独立分量分析和遗传算法的说话人辨认

作　者: 王义元
导　师: 赵黎明
学　校: 吉林大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 说话人辨认小波变换 Teager 能量算子美尔倒谱矢量量化主分量分析独立分量分析遗传算法
分类号: TP391.42
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 173次
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内容摘要

说话人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,在金融、证券、社保、公安、军队及其他民用安全认证等行业和部门有着广泛的需求。本文研究的说话人辨认是说话人识别的一个研究方向。说话人辨认系统主要由预处理、特征提取与变换、分类器三部分组成,本文对这三个部分做了充分的研究和深入的探讨。浊音段提取是预处理中一个重要的步骤。本文提出了小波变换结合Teager能量算子的浊音段提取算法,该算法能够准确地提取出语音信号的浊音段,并且具有抗噪声能力。为了提高辨认正确率,以及降低特征空间维数以减小计算量和存储量,采用PCA 方法和ICA 方法进行特征变换,消除特征矢量分量间的相关性。仿真实验结果显示ICA 方法更有效。针对LBG 算法存在的不足,用遗传算法设计码书。实验结果表明,ICA特征变换结合基于遗传算法的码书设计算法,能够大幅度地提高系统的性能。

全文目录

第一章绪论  8-17
  1.1 身份认证与生物特征识别  8
  1.2 说话人识别综述  8-16
    1.2.1 说话人识别的分类  8-9
    1.2.2 历史与现状  9-10
    1.2.3 应用前景  10-11
    1.2.4 技术原理  11-16
  1.3 论文组织结构  16-17
第二章语音信号的预处理  17-26
  2.1 引言  17
  2.2 浊音段提取  17-24
    2.2.1 基于小波变换和TEAGER 能量算子的浊音段提取算法  18-21
    2.2.2 仿真实验  21-24
  2.3 预加重  24
  2.4 分帧处理  24-25
  2.5 小结  25-26
第三章基于矢量量化的说话人辨认  26-40
  3.1 引言  26-27
  3.2 矢量量化基本原理  27
  3.3 失真测度  27-30
    3.3.1 欧氏失真——均方误差  28-29
    3.3.2 线性预测失真测度  29-30
  3.4 矢量量化量化器和码书的设计  30-34
    3.4.1 矢量量化器最佳设计的两个条件  30-31
    3.4.2 LBG 算法  31-32
    3.4.3 初始码书的选择  32-34
  3.5 基于矢量量化的说话人辨认仿真实验  34-39
    3.5.1 语音库的建立  34
    3.5.2 特征提取  34-36
    3.5.3 仿真实验  36-39
  3.6 小结  39-40
第四章特征变换  40-57
  4.1 引言  40
  4.2 主分量分析  40-44
    4.2.1 PCA  40-41
    4.2.2 基于PCA 的特征变换应用于说话人辨认  41-44
  4.3 独立分量分析  44-56
    4.3.1 统计独立  45
    4.3.2 线性独立分量分析的定义  45-46
    4.3.3 确定变换矩阵W 的目标函数  46-50
    4.3.4 ICA 算法  50-53
    4.3.5 基于ICA 的特征变换应用于说话人辨认  53-56
  4.4 小结  56-57
第五章遗传算法应用于码书设计  57-74
  5.1 引言  57-58
  5.2 遗传算法  58-63
    5.2.1 遗传算法的生物遗传学基础  58-59
    5.2.2 遗传算法的一般结构  59
    5.2.3 遗传算法的特点  59-61
    5.2.4 遗传算法的基本操作  61-63
  5.3 基于遗传算法的码书设计算法  63-67
    5.3.1 编码  63-64
    5.3.2 适应度函数  64
    5.3.3 选择  64
    5.3.4 交叉  64-66
    5.3.5 变异  66
    5.3.6 LBG 调整  66-67
  5.4 基于遗传算法的码书设计算法应用于说话人辨认  67-73
    5.4.1 实验一:使用原特征矢量两种码书设计算法的比较  67-70
    5.4.2 实验二:ICA 特征变换后两种码书设计算法的比较  70-73
  5.5 小结  73-74
第六章总结与展望  74-76
  6.1 工作总结  74-75
  6.2 讨论与展望  75-76
参考文献  76-80
摘要  80-82
ABSTRACT  82-85
致谢  85-86

基于独立分量分析和遗传算法的说话人辨认

内容摘要

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