基于聲紋識別的說話人身份確認方法的研究.pdf

1、學(xué)校代碼：10270分類號：TN92學(xué)號：132201026碩士學(xué)位論文基于聲紋識別的說話人身份確認方法的研究學(xué)院：信息與機電工程學(xué)院專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)研究方向：嵌入式系統(tǒng)研究生姓名：周雷指導(dǎo)教師：龍艷花完成日期：2016年5月上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要I摘要摘要聲紋識別技術(shù)是一種生物認證的方法，從說話人能反映自己生理和行為個性特征的語音參數(shù)中提取出說話人是誰的信息的過程。聲紋識別以其的使用靈活、經(jīng)濟和實用等方面的優(yōu)勢在很多領(lǐng)域中有

2、著廣泛的應(yīng)用前景。本文主要對文本無關(guān)的聲紋識別技術(shù)、在短時條件下的與文本相關(guān)的聲紋識別技術(shù)和聲紋識別技術(shù)的實際應(yīng)用等方面的相關(guān)內(nèi)容做出了研究。在文本無關(guān)領(lǐng)域，重點分析了采用最主流的技術(shù)高斯混合模型(GaussianMixtureModel)和高斯混合模型通用背景模型(GaussianMixtureModelUniversalBackgroundModel，GMMUBM)，詳細介紹了兩種模型的概念、參數(shù)的估計以及識別算法等基礎(chǔ)理論，并使用

3、QT這款跨平臺C圖形用戶界面應(yīng)用軟件，用圖形用戶界面設(shè)計了一個簡單實用的基于GMM的與文本無關(guān)的聲紋識別系統(tǒng)，進行了相關(guān)模型參數(shù)訓(xùn)練和匹配識別過程，并通過實驗研究分析了GMMUBM模型的階數(shù)對識別性能的影響。在與文本相關(guān)的聲紋識別研究中，既要包含說話人身份的識別，又要包含語音文本內(nèi)容的識別。本文提出一種結(jié)合語音識別的與文本相關(guān)的聲紋識別方法，從而建立說話人的聲紋模型和語音文本模型，與傳統(tǒng)的僅建立一種模型的方法相比，該方法能更精確的描述說

4、話人身份信息和語音的文本信息，較好地解決了短時語音樣本識別效果不佳的問題。測試實驗表明，和傳統(tǒng)與文本相關(guān)的聲紋識別方法(如DTW、GMMUBM)相比，在漏警概率相同的條件下，由本方法建立的系統(tǒng)虛警概率降低了8.9%，識別性能得到了提高。最后在熟練掌握基于GMMUBM聲紋識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，論文針對聲紋識別技術(shù)的應(yīng)用方面做出創(chuàng)新性探究，首先設(shè)計了一種基于聲紋識別的文件夾多重加密保護系統(tǒng)，不僅將聲紋加密的方法應(yīng)用到文件夾保護，也將傳統(tǒng)文字加密