复杂背景下声纹识别系统的研究方法综述

摘要

声纹识别是生物特征识别领域的一个重要分支。它采用语言数据自动地鉴定测试者身份。本文研究复杂背景下的声纹识别系统的设计与实现，首先，利用正交小波滤波器组来对信号进行预滤波，对语言信号的每个频率段进行细粒度去噪，提取出各频段小波系数，重构出语音信号；其次，在特征提取阶段，利用倒谱法计算出基音周期参数，通过Mel滤波器组将小波系数转换成Mel倒谱系数(MFCC)，将得出的两种参数组成一个特征矢量作为声纹特征；最后声纹识别阶段，每一个说话人都由一个GMM表示，计算出特征矢量序列的每个似然函数，找到其中最大的说话人模型，即判定为说话人。