基于Fisher準則和數據融合的說話人識別方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、說話人識別作為生物認證技術的一種，是一項根據語音波形中反映說話人生理和行為特征的語音參數，自動鑒別說話人身份的技術。說話人識別技術以其獨特的方便性、經濟性和準確性等優(yōu)勢受到世人矚目，并日益成為人們日常生活和工作中重要且普及的安全驗證方式。 在說話人識別系統中，如何提高反映說話人個性的語音信號特征參數的有效性和實時性是關鍵問題之一。本論文以作者攻讀碩士學位期間承擔課題的工作為基礎，提出一種基于Fisher準則構造混合特征參數和基于

2、BP神經網絡進行數據決策級融合的說話人識別方法。本文的工作主要集中在以下幾個方面：一、在使用線性預測倒譜系數LPCC和美爾倒譜系數MFCC的基礎上利用Fisher準則，構造了一種新的混合特征參數。這種新的參數在不增加系統計算量的同時，結合了LPCC和MFCC各自的優(yōu)點，具有更好的表征說話人特征的能力，并在一定程度上消除特征的信息冗余，實現了可觀的信息壓縮，有利于信息的實時處理。 二、基于加權平均的數據融合算法。本文采用BP神經網

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