基于HHT與信息融合的說話人識別技術研究.pdf

1、隨著信息技術和通信技術的迅速發(fā)展,個人身份認證已經(jīng)廣泛滲透到人們的日常生活中,并且變得越來越重要。作為一種生物認證技術,說話人識別是從語音信號中提取出反映說話人生理和行為特征的語音參數(shù),通過對這些參數(shù)的分析,最終識別說話人身份的過程。說話人識別技術具有不會被遺失、方便使用和可靠性高等優(yōu)點,其廣泛的應用前景正受到越來越多學者的重視。
　　說話人識別技術大體上可以分為特征參數(shù)提取和識別模型兩部分。因此,要改善說話人識別系統(tǒng)的性能就可以

2、從以上兩方面入手。本文用希爾伯特-黃變換(HHT)對語音信號進行處理,由此提取語音特征參數(shù),并在此基礎上提出了基于矢量量化的說話人識別融合模型,獲得了一些初步研究結(jié)果。本文的主要工作如下:
　　(1)首先對說話人識別技術的研究背景、基本原理以及研究現(xiàn)狀進行闡述,針對目前研究中存在的問題進行分析。
　　(2)詳細論述了HHT的原理,揭示其本質(zhì)特征和用于信號處理的優(yōu)點。初步闡明了HHT應用于語音信號分析的有效性。
　　(3

3、)將HHT的核心—經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)和短時處理技術相結(jié)合,提取語音特征參數(shù),記為 IMFCC參數(shù);以 HHT為工具,分析語音信號的邊際譜特性,在此基礎上提取語音特征參數(shù),記為IMF-BJP參數(shù)。
　　(4)利用IMFCC和IMF-BJP特征參數(shù),采用矢量量化的方法進行說話人辨識實驗。實驗結(jié)果表明:單獨的IMFCC參數(shù)作為特征的說話人識別效果并不理想;對比MFCC參數(shù),以 IMF-BJP參數(shù)進行實驗時,在短語音情況下,IMF-B

4、JP的識別效果要更好些,而且語音時長越短,它的優(yōu)勢越明顯,隨著語音時長的增加,兩種參數(shù)的識別率差距逐漸縮小。
　　(5)結(jié)合信息融合理論,提出了基于多數(shù)規(guī)則判決的融合系統(tǒng)和基于串聯(lián)方式的二次判決融合系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的獨立 MFCC判決系統(tǒng)比較,在短語音情況下,基于多數(shù)規(guī)則判決的融合系統(tǒng)的性能最優(yōu),基于二次判決的融合系統(tǒng)次之,獨立 MFCC判決系統(tǒng)最差。隨著語音時長的增加,基于二次判決的融合系統(tǒng)的識別率提高幅度最大,它的效