【摘 要】
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说话人识别可以被看作语音识别的一种,是当前的研究热点之一。说话人识别是根据包含在语音中的同说话人有关的信息来自动识别说话人,它可分为说话人辨认和说话人确认。 本文
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说话人识别可以被看作语音识别的一种,是当前的研究热点之一。说话人识别是根据包含在语音中的同说话人有关的信息来自动识别说话人,它可分为说话人辨认和说话人确认。 本文在这方面主要做了以下工作: (1)文章实现的说话人识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数。实验比较了MFCC、△MFCC+MFCC分别与VQ、加权的VQ(WDMVQ)相结合的识别率。 (2)改进了基本的VQ的识别算法,研究了一种加权的VQ识别算法。 (3)人工神经网络可在一定的程度上模仿人脑的功能,它为说话人识别提供了一个新的途径。概率神经网络PNN是一种性能良好的分类神经网络,仿真结果表明,PNN对训练样本有很高的分类准确率,但对测试样本的分类准确率较低。
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