帶背景噪聲的聲紋識別系統(tǒng)的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文所研究的聲紋識別系統(tǒng)主要分為端點檢測，特征提取和識別模型三個部分。端點檢測部分主要研究了基于線性預測倒譜距離和短時過零率的雙門限法，實驗證明新的雙門限法能夠解決傳統(tǒng)雙門限法不能檢測能量低的語音段的問題。特征提取部分，采用了美爾倒譜系數與差分美爾頻率倒譜系數相結合的特征參數，更好的體現(xiàn)了說話人的個性特征。然后對高斯混合模型進行了研究，提出了分裂法與K均值聚類法相結合的模型參數初始化方法，并用高斯混合模型對兩種端點檢測算法、特征提取算法

2、和訓練方法進行了仿真實驗，在純凈的語音環(huán)境下，系統(tǒng)具有良好的識別效果。
　　聲紋識別研究的難點之一，即是在背景噪聲下的識別系統(tǒng)的研究。雖然在純凈語音環(huán)境下的識別系統(tǒng)性能很好，但是在噪聲環(huán)境下，識別率明顯降低。本文運用小波變換和小波包變換對噪聲進行了去噪處理實驗，小波包去噪效果明顯優(yōu)于小波變換，然后在小波包常用閾值和折衷閾值的基礎上提出了改進的閾值去噪方法，通過對語音信號的對比仿真實驗，和對整個系統(tǒng)的實驗數據表明，本文提出的基于小波

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