本文關鍵詞：基于GMM-UBM模型的說話人識別系統(tǒng)

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【摘要】：說話人識別技術通過提取語音中的一些有用信息作為特征,建立模型來識別說話人的身份。最近幾十年,科技發(fā)展迅猛,在人們生活目益方便的同時,安全問題也越來越嚴重,身份驗證必須更加安全有效才能保證人們的財產和人身安全。而說話人識別技術所需成本低并且特征容易提取以及方便擴展等優(yōu)勢,所以可以應用于多個領域,比如計算機遠程登錄、門禁系統(tǒng)、數據庫訪問等等。近些年來,說話人識別已然成為了語音識別中熱門研究方向之一。在眾多的說話人識別技術中,本文主要進行基于梅爾倒譜特征提取方法和GMM-UBM模型的研究。論文主要研究內容如下：(1)介紹與分析了說話人識別的研究目的、背景以及意義,對說話人識別在國內外的發(fā)展歷史和近況以及在實際中的應用進行了介紹和分析；(2)對說話人識別的分類、識別的流程、常用的方法等等進行了介紹,分析了幾種特征提取方法以及系統(tǒng)識別方法,并給出它的評價方法的公式與流程；(3)從語音的發(fā)聲原理講起,研究了語音特征提取的各個步驟,介紹了梅爾倒譜特征、動態(tài)特征、短時歸一化能量的提取,并進行實驗驗證了動態(tài)特征以及短時歸一化能量的作用；(4)重點介紹了GMM-UBM模型的實現,對于實現該模型的EM算法、K-means算法等也進行了分析,并進行實驗對于模型的各種參數變化進行了對比,得出最優(yōu)的結果。
【關鍵詞】：說話人識別 特征提取 GMM-UBM MFCC
【學位授予單位】：內蒙古大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 第一章 緒論12-15
• 1.1 說話人識別的研究目的與意義12
• 1.2 說話人識別的發(fā)展歷史和研究現狀12-14
• 1.3 存在的問題14
• 1.4 本文的主要內容及安排14-15
• 第二章 說話人識別簡介15-22
• 2.1 說話人識別分類15
• 2.2 說話人識別的原理和結構15-16
• 2.3 說話人識別的特征提取16-17
• 2.3.1 特征提取的原則16
• 2.3.2 特征提取的原則16-17
• 2.4 說話人識別的建模方法17-19
• 2.4.1 模板匹配17-18
• 2.4.2 概率統(tǒng)計模型18
• 2.4.3 人工神經網絡18-19
• 2.4.4 融合方法19
• 2.5 說話人識別的性能評價指標19-22
• 2.5.1 說話人辨認19
• 2.5.2 說話人確認19-20
• 2.5.3 實際應用的要求20-22
• 第三章 語音信號處理及特征提取22-36
• 3.1 語音信號的產生22-23
• 3.1.1 語音信號的產生機理22-23
• 3.1.2 語音產生的數學模型23
• 3.2 語音信號的預處理23-26
• 3.2.1 采樣與量化23-24
• 3.2.2 歸一化24
• 3.2.3 預加重24-25
• 3.2.4 分幀與加窗25-26
• 3.3 語音信號的時域分析26-29
• 3.3.1 短時平均能量26-27
• 3.3.2 短時平均過零率27-28
• 3.3.3 語音信號的端點檢測28-29
• 3.4 語音信號的頻域分析29-30
• 3.4.1 短時傅立葉變換29
• 3.4.2 語譜圖29-30
• 3.5 語音信號的同態(tài)倒譜分析30-31
• 3.5.1 倒譜和復倒譜30
• 3.5.2 線性預測系數30-31
• 3.6 語音信號特征提取31-35
• 3.6.1 線性預測倒譜系數31-32
• 3.6.2 梅爾頻率倒譜系數32-34
• 3.6.3 短時歸一化能量34
• 3.6.4 動態(tài)特征34-35
• 3.7 矢量特征的參數規(guī)整35-36
• 第四章 基于GMM-UBM的說話人識別36-43
• 4.1 GMM的基本原理36-39
• 4.1.1 GMM模型的原理36-37
• 4.1.2 GMM模型的參數估計37-39
• 4.1.3 GMM模型的參數初始化39
• 4.2 GMM-UBM模型39-43
• 4.2.1 UBM在說話人識別中的應用39-40
• 4.2.2 MAP算法40-41
• 4.2.3 GMM-UBM的對數似然比41-43
• 第五章 系統(tǒng)實現與實驗結果43-50
• 5.1 說話人識別系統(tǒng)平臺43-45
• 5.1.1 硬件平臺43
• 5.1.2 軟件平臺43
• 5.1.3 系統(tǒng)功能與模塊43-45
• 5.2 高斯混合密度個數對系統(tǒng)的影響45-46
• 5.3 語音長度對系統(tǒng)影響46-47
• 5.3.1 訓練語音長度對系統(tǒng)影響46-47
• 5.3.2 測試語音長度對系統(tǒng)影響47
• 5.4 特征維數對系統(tǒng)影響47-48
• 5.5 端點檢測對系統(tǒng)影響48-49
• 5.6 GMM模型與GMM-UBM模型的比較49
• 5.7 實驗結果49-50
• 第六章 總結與展望50-52
• 6.1 主要結論50
• 6.2 待研究的問題50-52
• 參考文獻52-55
• 致謝55

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