基于语音信号处理的声纹识别技术研究 .pdfVIP

基于语音信号处理的声纹识别技术研究 .pdf

  1. 1、本文档共2页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多

基于语音信号处理的声纹识别技术研究

一、引言

随着智能化、数字化的快速发展,生物识别技术已逐渐成为人们的关注焦点。

声音作为一种生物特征,因其个性化、稳定性强而引起了声纹识别的广泛关注。多

种语音信号处理技术被应用于声纹识别,本文将对这些技术进行综述和比较。

二、声纹识别技术综述

声纹识别技术早在二十世纪六十年代就已经开始研究,但当时的技术规模较小,

而且准确率低。随着现代计算机技术和数字信号处理技术的发展,声纹识别逐渐成

熟,并得到广泛的应用。

声纹识别技术可以分为两个阶段:训练阶段和测试阶段。在训练阶段,需要从

声音数据中提取特征并训练模型。在测试阶段,需要将待识别的声音数据提取特征,

并与训练阶段获得的模型进行比较来实现识别。

目前,声纹识别技术包括模型依赖技术(Modeldependent)、模型无关技术

(Modelindependent)、混合技术(Modelcombination)、多模型技术等。其中,

模型依赖技术是最常用的技术之一。该技术通常包括四个步骤:预处理、特征提取、

特征匹配和决策。

三、语音信号处理技术

语音信号处理技术是声纹识别技术中至关重要的一环。主要包括语音信号的预

处理、特征提取和模型建立等。

1.语音信号的预处理

语音信号预处理是对原始语音信号的去噪、增强和分段的过程。去噪可以采用

经典的降噪算法,比如维纳滤波器等来减小信号中噪音的影响;增强可采用语音增

强技术,如谱减法等;分段可采用端点检测技术,将连续的语音信号分割为独立的

语音分段。

2.特征提取

语音信号特征的提取过程可以采用MFCC特征提取法、LPCC特征提取法、

SIFT特征提取法等。其中,MFCC特征提取法是一种最为常用的技术。该技术通

过将语音信号分帧后,对每帧做傅里叶变换,提取出其中的频谱特征,再通过梅尔

滤波器组对频率轴上的信号进行幅度调整,最后对频域幅度值取对数得到MFCC

系数。

3.模型建立

模型建立是在已提取的特征基础上进行,通常会采用高斯混合模型(GMM)、

支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)等模型。

四、语音信号的应用

语音信号处理技术的应用现在越来越广泛,可以用于人脸识别、身份认证、金

融交易、电话客服等领域。其中,基于语音的身份认证正逐渐被广泛应用于各个行

业,尤其是金融和银行领域。由于声音本质上属于生物识别技术,所以其准确性比

其他识别方法更高。此外,声音是信息互动的载体,可以嵌入更多信息,加强模型

的识别能力。

五、结论

随着技术的不断发展、高性能计算机的不断出现和深度学习的不断普及,语音

信号处理技术在声纹识别技术中发挥着越来越重要的作用。预处理、特征提取和模

型建立都是提高声纹识别准确性的关键环节。同时,因为声音是人类沟通的一种重

要方式,于是语音信号处理技术的应用也越来越广泛。我们相信,在不断的技术创

新下,声纹识别技术将会为人类生活带来更多的便捷和安全保障。

文档评论(0)

186****8384 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档