电话说话人识别研究与实现

摘要

在信息飞速发展的今天,人们对信息获取的移动性需求不断增加,因此,许多场合都需要对不在现场的人进行身份识别和确认。由于电话的普及以及说话人识别的便捷性,使得电话说话人识别成为一个重要的研究课题。电话说话人识别的难点是在电话信道下改善识别系统的性能。本文从分析和抑制电话信道噪声着手,来提高电话说话人识别系统的性能,主要的工作如下:
　　1.分析了当前电话说话人识别的发展现状和技术难点,并研究了与之相关的语音信号处理的内容。
　　2.针对电话说话人识别与普通说话人识别声音的传播信道的不同,详细的分析了电话信道的特性及其对它对说话人识别系统性能的影响,并具体研究了几种抑制电话信道噪声的方法。通过对比得出了RASTA-MFCC更适合实时的电话说话人识别的结论。最后,根据电话信道的特征,去掉容易受污染的低三阶MFCC特征参数,调整后的 MFCC特征参数能有效提高了电话信道中说话人识别系统的性能。
　　3.讨论了两种说话人识别算法:高斯混合模型(GMM)和隐马尔可夫模型(HMM),结合电话信道消噪方法,分别建立了文本无关的和文本提示的电话说话人辨认系统,并用MATLAB仿真实现,通过实验结果讨论了GMM和HMM参数的影响,并且系统达到较高的识别率。
　　4.结合文本无关与文本提示的说话人方法,构建一个二次认证的电话说话人辨认系统,并使用LabVIEW构建了一个说话人辨认的虚拟仪器系统,该系统具有可操作性强、界面友好等优点。

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第一章 绪论

§1.1 电话说话人识别的研究意义

§1.2 说话人识别概述

§1.3 电话说话人识别研究现状和面临的问题

§1.4 本文的主要工作及章节安排

第二章 说话人识别前端处理

§2.1 语音信号分析

§2.2 语音信号的预处理

§2.3 语音端点检测

§2.4 Mel频率倒谱系数（MFCC）

§2.5 本章小结

第三章 电话信道噪声的消除方法

§3.1 电话信道对电话语音识别的影响

§3.2 电话信道的消噪方法

§3.3 RASTA与特征参数的结合算法

§3.4 改进电话信道卷积噪声消除方法

§3.5 本章小结

第四章 电话说话人辨识系统

§4.1 GMM实现文本无关的电话说话人识别

§4.2 HMM实现文本提示的电话说话人识别

§4.3 实验总结

§4.4 本章小结

第五章 说话人识别应用虚拟仪器的实现

§5.1 虚拟仪器

§5.2 开发平台—LabVIEW

§5.3 电话说话人识别设计思路

§5.4 电话说话人确认系统设计

§5.5 实验及结果分析

§5.6 本章小结

第六章 总结与展望

§6.1 论文工作总结

§6.2 下一步的研究工作

参考文献

致谢

作者在攻读硕士期间的主要科研成果