基于Mel倒譜技術(shù)的聲紋識別.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人們的交互手段越來越多樣化，對身份鑒別的要求隨之越來越高。生物認證技術(shù)基于人們自身的生理和行為特征進行身份鑒別，以其獨特的優(yōu)勢，日益顯示出它的價值。聲紋識別技術(shù)被認為是最自然的生物認證技術(shù)，它是一項根據(jù)語音中反映的說話人生理和行為特征的語音參數(shù)，自動識別說話人身份的技術(shù)。近年來，聲紋識別技術(shù)己成為研究領(lǐng)域的一大熱點。與此同時，這一技術(shù)也存在著許多問題，集中于怎樣從語音信號中提取盡量多與身份相關(guān)且比較穩(wěn)定的特征信息，以

2、及怎樣進行改進特征提取的方法，使其針對現(xiàn)有的特征能得到更好的識別結(jié)果?！　”疚乃榻B的工作是文本無關(guān)的聲紋識別，聲紋識別的第一步就是對語音信號進行特征參數(shù)的提取與分析，因此提取的特征參數(shù)的好壞，直接影響到識別結(jié)果。本文從語音中提取MFCC和△MFCC，并采用HMM模型的方法建立模板庫進行聲紋識別?！　娜硕难诒涡?yīng)出發(fā)，人們提出了臨界頻帶的概念和人耳的等效濾波器組。用等效濾波器組來改進倒譜系數(shù)的提取方法，就得到了MFCC。MFC

3、C采用了一種非線性的頻率單位，以模擬人的聽覺系統(tǒng)?！　FCC是一種代表頻譜的靜態(tài)參數(shù)，而頻譜的動態(tài)特征也被認為能夠影響人的聽覺感受。從MFCC對時間的一階導數(shù)，我們得到了△MFCC。MFCC以及從MFCC推演得到的△MFCC是一種非常優(yōu)越的特征參量。它們之間的權(quán)重關(guān)系我們也做了相應(yīng)地討論。本文提出了一種MFCC的改進方法，通過加權(quán)，以突出說話人特征?！　‰[馬爾可夫模型在聲紋識別中廣泛使用的識別方法，關(guān)于它的研究還很多，本文采用了此