基于雙序混合最優(yōu)碼本的聲紋識別系統(tǒng)研究.pdf

1、基于雙序混合最優(yōu)碼本的聲紋識別系統(tǒng)研究重慶大學碩士學位論文(專業(yè)學位)學生姓名：張轉(zhuǎn)俠指導教師：李勇明副教授學位類別：工程碩士(電子與通信工程領域)重慶大學通信工程學院二0一二年四月重慶大學碩士學位論文中文摘要摘要聲紋識別作為一種生物識別技術，它是通過說話人的發(fā)音機理和發(fā)音習慣從語音中提取參數(shù)并進行識別。聲紋識別已經(jīng)應用到生物醫(yī)學、司法鑒定、網(wǎng)絡安全、語音檢索等領域，已經(jīng)逐步由實驗室研發(fā)階段轉(zhuǎn)向產(chǎn)品研發(fā)，是當今語音處理研究的熱點之一。在

2、聲紋識別中，碼本的設計對于聲紋識別非常重要，快速實現(xiàn)精確的碼本設計是今后研究的主要方向。本文在達州市重大科技項目的資助下，展開對聲紋識別的前期處理、碼本設計、識別算法性能等方面的研究，旨在提出一種新的有效的聲紋識別技術。本文主要研究工作有：首先研究了聲紋識別的基本原理，并提出了相應的分析和處理方法，即語音信號預處理分析方法、時域和變換域中的不同特征的提取原理及過程和模式匹配的方法；其次研究了矢量量化算法中較經(jīng)典的算法LBG，并將矢量量化

3、應用到聲紋識別中；由于矢量量化存在容易陷入局部優(yōu)化、初始碼本較敏感、自適應能力不強，進而引入了全局優(yōu)化算法一遺傳算法(GA)，將遺傳算法應用到聲紋識別系統(tǒng)中；接著將兩種算法相結合，提出了一種新穎的聲紋識別算法一基于雙序混合最優(yōu)碼本的聲紋識別算法(LBGGA)；最后還基于不同的情況，包括多種特征參數(shù)、碼本大小、畸變閾值、語音時長、特征維數(shù)，對本文算法性能進行了深入的分析。本文結構：第一章為緒論，論述了研究課題的背景、研究意義及目前的研究現(xiàn)

4、狀；第二章論述了聲紋識別系統(tǒng)的基本原理，其中包括對語音信號的預處理、特征提取及模式匹配；第三章論述了雙序混合最優(yōu)碼本算法的研究，包括基于矢量量化(LBG)算法和遺傳算法(GA)的理論基礎，算法的研究實現(xiàn)及相關的實驗結果和分析；第四章研究了基于雙序混合最優(yōu)碼本的聲紋識別算法在多種類型參數(shù)時，對聲紋識別系統(tǒng)性能的影響；第五章為結論，總結了本文所做的主要研究工作及今后進一步的研究方向。關鍵詞：聲紋識別，LPCC參數(shù)，MFCC特征參數(shù)，矢量量化