基于改進的矢量量化算法的說話人識別.pdf

1、說話人識別可以看作是語音識別的一種，它是一種根據(jù)說話人的語音來判斷說話人身份的技術，在軍事、司法、醫(yī)學等領域都有廣泛的應用.由于矢量量化的分類特性，同時又可以對數(shù)據(jù)進行壓縮，因此在說話人識別中有重要的應用. 本文針對LBG算法可能有空胞腔產(chǎn)生及有些碼字利用率低的問題，提出了一種改進的矢量量化算法，并將其應用到與文本無關的說話人識別研究，得到了一種新的說話人識別方法.實驗表明，這種方法對說話人的識別性能好于基于LBG算法的說話人識

2、別方法. 本文同時采用定義F比和增減特征分量的方法研究了LPCC各維倒譜分量對說話人識別的貢獻.使用歐氏測度，在不同條件下建立的三個語音實驗庫上的實驗表明，F(xiàn)比方法得到的結果并不能作為判斷參數(shù)有效性的準確依據(jù)，如F比最大的分量在實際應用中并不一定對說話人識別的貢獻最大；相比之下，增減特征分量的方法更為可靠，最有用的說話人信息包含在LPCC分量C1到C14之間，高階的LPCC分量包含較少的說話人信息. 全文的結構如下：第一