說話人識別系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、以前往往采用線性的方法如頻譜分析來分析語音信號,而這些線性方法只適用于平穩(wěn)的、一致的、平衡的線性的時間序列,對于非平穩(wěn)、不一致、非平衡的非線性的語音時間序列,這些傳統(tǒng)的線性方法就往往丟掉了許多蘊涵本質(zhì)的重要信息.語音信號證明是非線性的混沌的,該文在此基礎(chǔ)上提出了一種能夠有效反映語音信號非線性特征的處理方法,并由此提出一種能夠反映說話人個人特性的KC復雜性特征,作為說話人識別系統(tǒng)的一種新的特征,經(jīng)實驗證明這種特征是簡潔合理并且是有效的.我

2、們認為,復雜性分析方法能夠用于說話人識別特征分析,具有很寬廣的應(yīng)用前景,這是很有前途的研究課題.該文基于傳統(tǒng)的LPC倒譜特征和KC復雜性特征建立了一個說話人確認系統(tǒng),采用了YOHO speaker verification數(shù)據(jù)庫,Enroll階段:采用138說話人4個session每個session有10個語音樣本數(shù)據(jù),Verify階段:采用138說話人10個session每個session有4個語音樣本數(shù)據(jù),訓練模板和測試該說話人確認

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