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基于GFCC的说话人识别研究

摘要

随着科学技术的快速发展，人类步入了信息化时代，说话人识别作为一种重要的生物认证技术受到了越来越多的关注。说话人识别，又称为声纹识别，是通过语音信号提取出说话人个性特征然后通过该特征实现识别说话人身份的技术，目前在信息安全、司法、军事等领域均有广泛的应用。尽管它的应用非常广泛，但仍然纯在许多亟待解决的难点，主要包括两个方面：选取的特征通常具有复杂性，很难从语音信号中提取出单纯的说话人个性特征，往往还夹带着说话内容特征，而且选取的特征容易受到噪声等因素的干扰；基于传统机器学习的分类器模型对原始特征的学习能力有限。深度学习通过构建复杂深层的神经网络来模拟人脑思维