基于相關(guān)向量機(jī)的說(shuō)話人判別研究.pdf

1、說(shuō)話人判別是人工智能領(lǐng)域中的重要應(yīng)用分支之一，因其便捷性、非接觸性和經(jīng)濟(jì)性而廣受追捧，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于司法判定、網(wǎng)銀服務(wù)、安防監(jiān)測(cè)以及游戲娛樂(lè)等場(chǎng)合。當(dāng)前，說(shuō)話人判別技術(shù)已從實(shí)驗(yàn)室環(huán)境逐步走向?qū)嵺`應(yīng)用階段；評(píng)價(jià)說(shuō)話人判別系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)不再是單純的識(shí)別率，而是要求模型構(gòu)建效率、系統(tǒng)運(yùn)行速度、算法擴(kuò)展能力以及識(shí)別率全面提升。
　　本文的主要工作是針對(duì)樣本量有限的輸入語(yǔ)音，采用效果較好的核函數(shù)分類工具，進(jìn)行說(shuō)話人鑒別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

2、　　通過(guò)采用添加的訓(xùn)練算法樣本，實(shí)現(xiàn)了模型的快速構(gòu)建，大型矩陣的逆操作規(guī)避了，簡(jiǎn)化訓(xùn)練過(guò)程的計(jì)算量。使得基于幀的說(shuō)話人鑒別任務(wù)得以實(shí)現(xiàn)，且其算法運(yùn)行效率也得到了大幅度的提升。
　　根據(jù)實(shí)際生物識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用需求，將相關(guān)向量機(jī)以及多元擴(kuò)展模型應(yīng)用于實(shí)際聲紋鎖中，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)出具有更高識(shí)別率以及更高實(shí)時(shí)性的識(shí)別鎖。
　　本論文將多元RVM應(yīng)用于聲紋鎖中，并用程序進(jìn)行了系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，應(yīng)用系統(tǒng)主要模塊包括：語(yǔ)音輸入模塊、語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理模