基于SVM的说话人拒识策略的研究-计算机应用技术专业论文.docxVIP

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基于SVM的说话人拒识策略的研究-计算机应用技术专业论文

F ? a J AbstractIn Abstract In the speaker recognition system,speaker detection and rejection is very important. The Speal(e,s voices are fuzzy or the speakers would probably not be in the training set, this could result in incorrect recognition,that could affect the recognition rate of system. In岫paper,We do a brief introduction to speaker recognition system,including the background of speaker recognition,a framework of speaker recognition,the verification contents of the speaker and its development.We established and implemented an online speaker verification system,and completed speaker voice pre-emphasis,feature extraction,Gaussian mixture model training and recognition, rejection strategy of speaker recognition. We used adaptive GMM as speaker recognition method,namely we used the same one’s voice to amend the odginal template parameters.We proposed a new feature for the speaker rejection.That means we used the recognition results of the candidates,the normalized SCOre and the normalized first-order difference鹪the feature inputting support vector machine classification.According to classification results,we can take the rapid to identification.So this method which combine Gaussian and support vector machine achieved the rapid rejection for impostor.This method is a direct result of the use of identifying information extraction features of the GMM.It needs a smaller amount of storage required and calculates simply and effectively.So it b suitable for speaker reoxjnition system蝎eetion. Key Word:Rejection,Support Vector Machine,Speaker Recognition .11. ? 目录目录 目录 目录 中文摘要 I Abstract ..II :第1章绪论 .二... 。1 1.1说话人识别研究的目的和意义 l 1.2说话人识别技术的国内外研究现状 1 1.3说话人识别技术的应用 。4 1.3.1本地应用 4 1.3.2远程应用 5 1.3.3声音文件信息结构的应用 5 I 1.4本文的主要工作及其内容 : .6 第2章说话人确认系统的基本框架和理论基础 8 2.1特征提取 9 2.2高斯混合模型 9 2.3支持向量机 .10 2.4系统架构 11 I 2.5本章小结 11 第3章基于GMM的说话人确认系统的设计和实现 .12 3.1说话人确认系统特征的提取 12 3.1.1线性预测倒谱系数的提取 。12 3.1.2 MFCC特征提取 ..13 3.2建立高斯混合模型 .16 3.2.1高斯混合模型的设计 16 a ————————————————————————————————————

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