基于移動終端的聲紋識別系統(tǒng)關(guān)鍵算法研究.pdf

1、聲紋識別技術(shù)是一種生物認證方法，它從說話人的語音中提取出能反映說話人生理和行為個性的特征，再結(jié)合模式識別的理論，來判斷說話人身份。本文主要針對基于移動終端的聲紋識別系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)進行了研究。
　　在語音端點檢測方面，本文提出了改進的能量-過零率兩級融合端點檢測法，該方法與傳統(tǒng)的能量-過零率端點檢測法不同，它可以將能量檢測和過零檢測分開操作，使這兩種檢測的結(jié)果同時進行又互不影響，從而實現(xiàn)多線程并行計算。此外，改進的能量-過零率端點檢

2、測法在檢測中運用的是單門限，相對于傳統(tǒng)算法，改進算法可將閾值參數(shù)減少一半，使算法過程更加簡單。針對空間資源有限的移動終端，本文將改進算法與常用的單閾值能量檢測法進行對比，發(fā)現(xiàn)運用改進算法的聲紋識別系統(tǒng)的識別率更高。因此，改進的能量-過零率兩級融合端點檢測法在移動終端上具有很高的應(yīng)用價值。
　　針對傳統(tǒng)語音幀投票法無法突出每一幀語音判決結(jié)果的差異性的問題，本文提出了基于似然概率的的加權(quán)投票法。此方法根據(jù)不同語音幀與概率模型之間的似然

3、概率取值，對每一幀語音進行加權(quán)，使得似然概率大的語音幀權(quán)重更大，置信度更高，從而增強每幀語音判決結(jié)果之間的差異，使語音幀融合結(jié)果更準(zhǔn)確。同時，通過多次的加權(quán)檢測，本文驗證了基于加權(quán)投票法的聲紋識別系統(tǒng)比基于傳統(tǒng)投票法的識別系統(tǒng)識別性能更優(yōu)。
　　最后，本文設(shè)計了多種特征提取技術(shù)以及概率模型的組合方案，通過實際識別效果和算法復(fù)雜度的角度來分析它們在移動終端上的可行性，選出最可行的方案。并且根據(jù)最優(yōu)的聲紋識別系統(tǒng)方案，設(shè)計了一種基于移