基于VQ與HMM的說(shuō)話(huà)人識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、本文通過(guò)分析說(shuō)話(huà)人識(shí)別基本原理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu),考察現(xiàn)有的說(shuō)話(huà)人識(shí)別技術(shù),研究線(xiàn)性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)及其差分、美爾倒譜系數(shù)及其差分特征參數(shù)相結(jié)合,矢量量化(VQ)與隱馬爾可夫模型(HMM)相結(jié)合應(yīng)用于說(shuō)話(huà)人識(shí)別的識(shí)別方法,建立說(shuō)話(huà)人識(shí)別系統(tǒng).本文從語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理開(kāi)始分析,對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行了端點(diǎn)檢測(cè),濾除了語(yǔ)音信號(hào)的無(wú)聲段和噪聲,為語(yǔ)音特征參數(shù)的提取提供了有效語(yǔ)音段.本文應(yīng)用全極點(diǎn)模型,提取語(yǔ)音信號(hào)的線(xiàn)性預(yù)測(cè)系數(shù),并推導(dǎo)出其倒譜系數(shù),獲得線(xiàn)性預(yù)測(cè)倒譜

2、系數(shù)及其差分,用以描述說(shuō)話(huà)人聲道的動(dòng)態(tài)變化.本文通過(guò)MATLAB語(yǔ)音處理工具箱,提取輸入語(yǔ)音的特征參數(shù),采用線(xiàn)性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)及其差分和美爾倒譜系數(shù)及其差分相結(jié)合識(shí)別,提高了系統(tǒng)的識(shí)別性能,采用LBG算法進(jìn)行碼書(shū)設(shè)計(jì)、Baum-Welch算法進(jìn)行訓(xùn)練、Viterbi算法進(jìn)行識(shí)別,并在隱馬爾可夫模型前端采用矢量量化為每一說(shuō)話(huà)人設(shè)計(jì)碼書(shū),避免了由于說(shuō)話(huà)人使用同一碼書(shū)帶來(lái)的量化誤差,接著將誤差又帶到下一級(jí)的HMM識(shí)別,引起誤差積累效應(yīng).獲得了很