基于Android平臺(tái)的聲紋識(shí)別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、社會(huì)的發(fā)展越來越快，計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用也愈來愈廣，已經(jīng)滲透到生活的各個(gè)方面。在快節(jié)奏、信息化的時(shí)代，需要識(shí)別和交互的應(yīng)用日益廣泛，要求驗(yàn)證身份的場合越來越多，迅速判定一個(gè)人的身份是一個(gè)非常重要的問題。因此，數(shù)字的、隱性的、方便的身份認(rèn)證變得越來越重要。使用語音來交流信息是日常生活中最便捷、最有效的溝通方式。語音是我們生活中使用最多的工具，讓計(jì)算機(jī)理解人類的語言，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，是自計(jì)算機(jī)問世以來人們就有的夢想。
　　聲紋識(shí)別(Voic

2、eprint Recognition)，又常被稱為說話人識(shí)別(Speaker Recognition)，是一種根據(jù)一個(gè)人說話的聲音來判別他身份的技術(shù)。它與更常見的指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等一樣屬于生物識(shí)別技術(shù)的領(lǐng)域，具有使用方便，不會(huì)遺忘丟失等優(yōu)點(diǎn)。
　　在信息化高度發(fā)達(dá)的現(xiàn)代社會(huì)中，自動(dòng)化，智能化已經(jīng)越來越普遍，這其中個(gè)人身份的識(shí)別和判定是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。然而，傳統(tǒng)的身份識(shí)別和判定方法相對(duì)落后，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足人們的需求?；谏锾匦?/p>

3、的身份識(shí)別和判定技術(shù)，以其獨(dú)特的優(yōu)勢，為我們提供了一種便捷、高效、安全的方法。
　　聲紋識(shí)別研究和實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)是語音信號(hào)的特征提取和語音模型的模式匹配。本文詳細(xì)論述了基于聲學(xué)特征倒譜系數(shù)的特征提取方法，基于模型匹配矢量量化的聲紋識(shí)別方法，設(shè)計(jì)研究出了在Android平臺(tái)下的與文本無關(guān)的、基于矢量量化方法的聲紋識(shí)別系統(tǒng)。
　　本文的主要研究和設(shè)計(jì)內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
　　(1)研究了語音信號(hào)的處理過程，著重研究分析了

4、語音信號(hào)的特征提取;
　　(2)研究了聲紋識(shí)別的基本原理，聲紋識(shí)別的過程，包括預(yù)處理，端點(diǎn)檢測，特征提取，模型建立，模式匹配算法;
　　(3)結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，設(shè)計(jì)了基于移動(dòng)平臺(tái)的矢量量化算法，算法有效解決了聲紋識(shí)別中拒識(shí)別的問題，并仿真驗(yàn)證該算法;
　　(4)采用服務(wù)器端和客戶端模式，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Android平臺(tái)的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，用戶可以在客戶端進(jìn)行在線或者離線識(shí)別，系統(tǒng)識(shí)別速度快，準(zhǔn)確率較高。
　　在接下來的