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基于Windows CE的说话人识别系统的设计与实现

作　者: 宋园方
导　师: 裘雪红；费海冰
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机技术
关键词: 说话人识别嵌入式系统矢量量化线性预测倒谱参数
分类号: TN912.34
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 33次
引　用: 1次
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内容摘要

说话人识别系统是指通过说话人的语音来自动识别说话人身份的系统,本系统可以广泛应用于安全验证、控制等各方面,特别是基于电信网络的身份识别。说话人识别,是指根据说话人的声音特征来识别说话人的技术。说话人识别技术以其特有的方便性、经济性和准确性等优点受到特别关注,它的研究和应用系统开发具有重要的现实意义。本文就说话人识别的基本原理进行了阐述。对语音信号预处理、特征参数提取和识别算法等说话人识别中的技术理论进行了研究,详细地讨论了线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数等特征参数的提取方法以及矢量量化识别算法,并且对矢量量化算法进行了改进。本文采用线性预测倒谱系数作为特征参数,矢量量化作为识别算法设计了一个说话人识别系统,选取在Windows CE上实现该系统,并对系统在不同参数下的识别性能进行测试,经过对测试结果的分析表明,系统运行正确,识别速度较快,识别率较高,并且具有很好地鲁棒性,最终达到预期目标。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 研究背景  7-8
  1.2 说话人识别技术国内外研究动态  8-11
    1.2.1 说话人识别的特点及难点  8-9
    1.2.2 说话人识别技术  9-10
    1.2.3 说话人识别系统关键技术分析  10-11
  1.3 嵌入式说话人识别系统  11
  1.4 本文的主要工作  11-12
  1.5 本文的组织结构  12-13
第二章说话人识别系统需求分析  13-17
  2.1 功能需求  13-14
  2.2 性能需求  14
  2.3 处理需求  14-16
  2.4 小结  16-17
第三章说话人识别系统总体设计  17-21
  3.1 系统总体设计方案及原则  17-18
  3.2 说话人识别系统的工作原理及系统结构  18-20
    3.2.1 语音预处理  19-20
    3.2.2 说话人特征参数提取模块  20
    3.2.3 说话人识别算法  20
  3.3 小结  20-21
第四章说话人识别系统详细设计  21-35
  4.1 语音信号的预处理  21-23
  4.2 说话人识别中特征参数的提取  23-26
    4.2.1 线性预测系数及其派生系数  23-24
    4.2.2 美尔倒谱系数(MFCC)  24-26
  4.3 说话人识别算法  26-34
    4.3.1 基于动态时间规整(DTW)的说话人识别  26-28
    4.3.2 基于矢量量化(VQ)的说话人识别  28-31
    4.3.3 基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别  31-33
    4.3.4 基于人工神经网络(ANN)的说话人识别  33-34
  4.4 小结  34-35
第五章说话人识别系统的实现与测试  35-53
  5.1 说话人识别系统的实现算法  35-42
    5.1.1 预处理模块  36-39
    5.1.2 语音特征参数的提取  39-40
    5.1.3 LBG算法的改进  40-41
    5.1.4 识别过程中搜索策略的改进  41
    5.1.5 开集与闭集的说话人识别  41-42
  5.2 嵌入式系统实现  42-47
    5.2.1 Windows CE简介  42
    5.2.2 Platform Builder定制Windows CE  42-43
    5.2.3 系统流程  43-44
    5.2.4 系统实现  44-47
  5.3 系统测试  47-52
    5.3.1 软件测试的目的  47
    5.3.2 软件测试技术的分类  47-48
    5.3.3 软件测试的步骤  48
    5.3.4 系统测试及结果分析  48-52
  5.4 小结  52-53
第六章结束语  53-55
  6.1 总结  53
  6.2 展望  53-55
致谢  55-57
参考文献  57-59

基于Windows CE的说话人识别系统的设计与实现

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