【摘 要】
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说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份,它在许多领域内有良好的应用前景。本文从语音信号的预处理开始分析,对语音信号进行了端点检测,滤除了语音信号的无
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说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份,它在许多领域内有良好的应用前景。本文从语音信号的预处理开始分析,对语音信号进行了端点检测,滤除了语音信号的无声段,为语音特征参数的提取提供了有效的语音段。针对传统双门限端点检测算法的缺点进行了改进。在特征提取方面,本文提取了语音信号的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数,获得其一阶差分,并将倒谱系数与其一阶差分结合在一起形成新的特征参数,实验证明这种参数与单纯的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数相比能有效地提高识别率。在识别算法方面,本文对矢量量化的方法和动态时间规整的方法进行了研究,用matlab语言实现了一个有效的说话人识别系统。.
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