基于mfcc和神经阵列网络的声纹识别系统

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1、基于MFCC和神经阵列网络的声纹识别系统基于MFCC和神经阵列网络的声纹识别系统 （作者第一、第二、第三）学校、学院 省份 市 邮编 2、学校、学院 省份 市 邮编）摘要：说话人识别是一门热门学科，研究说话人识别所采用的方法也有很多种。本文采用流行的梅尔倒谱系数和神经网络来构建说话人识别系统。基于人的听觉特征的MFCC参数，能够很好反映基于发音生理特征的基音轮廓以及基音周期变化率。人工神经网络具有很好的灵活性和可扩充性，可以模拟任何非线性系统，尤其对非特定人的识别上，可以从大量语音数据中训练出特定人的语音模型

2、。实验表明：本文使用的说话人识别模型，系统的识别率可以达到96%以上，具有很好的识别效果。关键词：说话人识别、Mel倒谱系数、神经阵列网络SpeakerRecognitonBasedonMFCCandNeuralNetworkArray （English：作者第一、第二、第三） （1学校、学院 省份 市 邮编 2、学校、学院 省份 市 邮编）Abstract：SpeakerRecognitionisapopularsubject，alsomanyspeakerrecognitionmethodsar

3、eused.Inthispaper,thepopularMelcepstrumcoefficientsandneuralnetworksareusedtobuildaspeakerrecognitionsystem.CharacteristicsofhumanhearingbasedonMFCCparameters,canbetterreflectthecharacteristicsofpitchbasedonsoundphysiologicalprofileandtherateofchangeofpitchperiod.Neuralnetworkhasgoodflexibilityan

4、dscalability,cansimulateanynonlinearsystem,especiallyintherecognitionofnon-specificpeople,thespecificpeople’svoicemodelcanalsobeextractedfromalargenumberofvoicedata.Experimentsshowthat:Thisarticleusesthespeakerrecognitionmodel,Therecognitionratecanreach96%Withgoodrecognition.KeyWords:speakerrecog

5、nition,MelCepstrumcoefficient,NeuralarrayNetwork1前言  声纹识别在我国的研究和应用的时间比较短，但其重要性得到了广泛的关注，目前我国政法系统中开展司法语音实验室的已达25个单位。随着计算机技术和通讯技术的迅猛发展，人们交流的方式也产生了很大的变化，从移动电话到网上视频，甚至现在的3G技术。这些技术不但方便了人们的生活，也使得犯罪分子有了更新的犯罪工具和手段，而且有更大的隐蔽性，使得在案件的侦破和抓捕过程变得更加的困难。而且现在随着手机录音功能的普及，更多的人能够更加容易的获取录音资料。在这种情况下，进行声纹识别是非常有

6、的意义，也必将在司法领域发挥越来越重要的作用。但同时也要认识到：声纹识别是一项综合性的、难度很大的新兴技术，从声音中提取满意的特征信息就是一项复杂的任务，如何提高说话人识别的准确性和快捷性更是一个难题，因此，研究实用可靠的声纹识别系统，具有很好的应用前景。 此外，声纹识别和各种通信技术结合的越来越紧密，如将说话人识别与数据库结合起来，形成公安户籍语音登记库，可以通过犯罪现场录音迅速找到犯罪嫌疑人，加速案件的侦破速度。与程控交换技术结合起来，准确的识别电话交谈中通话人的身份，从而对重点目标人进行搜索和监控，为侦查破安和审理案件提供证据。与网络技术结合起来，通过高速计算机技术，网络

7、警察在网上巡游，可以找到网上诈骗和犯罪团伙的视频通话，预防犯罪行为。随着计算机、通讯技术与声纹识别技术结合的越来越紧密，将会有更多的应用出现。 本文针对于公安领域中特定人的声纹识别，说话人识别，属于智能处理的范畴，一直受到人们普遍的关注，不仅在刑侦破案、抓捕取证、取保候审、监视居住等方面广泛使用，还在预防犯罪、打击恐怖组织和分裂势力、维护国家安全等方面有重要的应用。 声纹识别中两个主要的问题是特征提取和模式匹配，