基于gmm声纹识别的系统的研究

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1、ClassifiedIndex：1P912．3DissertationfortheMasterDegreeinEngineering一——ResearchonVoiceprintRecognitionSystemBasedonG删Candidate：Supervisor：XiangQuanHuangJinjieAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ControlTheoryandControlEngineeringDateofOralExamination：

2、March，2012University：HarbinUniversityofScienceandTechnology哈尔滨理工大学硕士学位论文原创性声明～J嘲辨本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于GMM的声纹识别系统研究》，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体，均在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将由本人承担。作者签名：＼幻叼召日期：莎t2年≥月，2日哈尔滨理工大学硕

3、士学位论文使用授权书《基于GMM的声纹识别系统研究》系本人在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门提交论文和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于保密口，在年解密后适用授权书。不保密由。(请在以上相应方框内打√)作者签名：＼亏[7彳石＼日期：矽，

4、拜≥月。日导师签名：馘日期曲洱≥月店日哈尔滨理工大学工学硕士学位论文基于GMM的声纹识别系统研究摘要声纹识别是在“信息危机”的时代背景下而孕育起来的一种生物认证技术，它以其独特的便捷性、准确性、经济性深受世人瞩目，并得到了快速的发展。但由于特征参数与声纹模型的局限性，这些年声纹识别的研究进入了瓶颈期，识别率很难再得以提升。本论文以提高声纹识别率为最终目的，对声纹识别展开了深入的研究。论文先总体讲述了声纹识别系统的结构和基本原理，然后对系统的特征提取、预处理、高斯混合模型等主要部分分别展开了细致的研究。在特征提取方面，先讲述了线

5、性预测的基本理论，并由此推导出线性预测倒谱系数；接着又从同态滤波的基本原理出发，得到了摩尔倒谱系数；最后对这两种特征参数进行了改进和优化。在模式匹配方面，先利用第二章提取出来的特征参数，由K一均值聚类算法进行了模型的初始化，接着用EM算法进行了模型的训练，最后得到了说话人的高斯混合模型。论文的最后部分对各个模块算法进行了整合，并做了相关的性能测试实验。本论文的主要创新点是：提出了一种改进端点的检测算法，新的算法更彻底的去除了背景噪音，从而获得了更为精准的有效语音段，这样经过特征提取之后，就能获得更能反映说话人个性特征的特征参数

6、。实验表明，改进后的算法，使系统的识别率提高了2％。关键词声纹识别；特征提取；端点检测；高斯混合模型哈尔滨理工大学工学硕士学位论文ResearchonVoiceprintRecognitionSystemBasedonGMMAbstractThevoiceprintrecognition，bornunderthebackgroundofinformationcrisis，isakindofbiologicalauthenticationtechnology．Itdevelopedfastanddrewworldwideatte

7、ntionwithitsuniqueconvenience，accuracyandeconomy．However,inrecentlyyears，theresearchonvoiceprintrecognitionhasenteredabottleneckperiod．Becauseofthelimitationofthefeatureparameterandtherecognitionmodel，therecognitionrateishardtobeimproved．Therefore，Aimingatimprovingt

8、herecognitionrate，thepaperlaunchedadeeplystudyonvoiceprintrecognition．Atthebeginning，thepaperelaboratedthestructureandthebasicprincipleoft