说话人识别研究及dsp实现

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1、武汉理工大学硕士学位论文摘要说话人识别技术属于生物识别技术的一种，是从语音信号中提取说话人信息，来鉴别说话人身份的技术。与其它生物识别技术相比，说话人识别具有更为简便、自然、准确、经济及可扩展性良好等众多优势。说话人识别在许多领域中发挥了重要的作用，具有广泛的应用前景。本文首先简要介绍了语音信号分析和处理的基础知识，在此基础上阐述了说话人识别的基本理论。开发了一个基于DSP的说话入识别系统平台，主要就系统的硬件电路设计和软件开发流程进行了详细阐述。说话人识别的主要过程是预处理、端点检测、提取特征和模式匹配。提取特征采用的是线性预测分析方法(LPC)，考虑到本文的说话人识别系统是一个小词汇量

2、的语音控制系统，动态时间规整(D∞矾可以满足系统的设计要求，因此识别算法选定为动态时间规整。整个系统采用LPC和DTW作为核心算法。硬件处理平台以T1公司的TMS320VC5402数字信号处理器为核心，为说话人识别任务的实时实现提供了保证。本文介绍了DSP特点和TMS320VC5402结构，然后提出基于DSP的说话人识别系统。阐述了系统的构成，分析了系统的工作过程，整个系统以TMS320VC5402为核心电路，由TLC320AD50C进行A／D转换，由TMS320VC5402进行训练和识别语音信号。该硬件处理平台数据处理能力强，结构紧凑，运行效率高，硬件电路的设计思路和结构形式有较强的通用

3、性和实用价值。关键词：说话人识别，线性预测(”c)，动态时间规整(D1w)，数字信号处理器(DSP)武汉理工大学硕士学位论文SpeakerrecognitiontechnologYbelongstobiometricsrecognitiontechnologies．Speakerrecognitionistheprocessofrecognizingwhoisspeakingonthebasisofindividualinformafionincludedinspeechsignals．Comparedwithotherkindsofbiometricstechnologies，speak

4、errecognitionhasmanyadvantages：convenient，natural，accurate，economicalandwellexpansibility．Speakerrecognitionplaysallimportantroleinmanyareas，andhasextensiveappliedforeground．Thisthesisintroducedtheanalyticalandprocessedfoundationknowledgeofthespcechsignalfirst．Andthen，thefundamentaltheoryofspeaker

5、recognitionisdiscussed．ThethesisdevelopsaDSP-basedspeakerrecognitionsystem．andintroducesthedesignofhardwarecireuitandsoftwaredevelopmentflowindetail．ThemRinprocessofspeakerrecognitiongoesalongasfoliowing：pre．emphasis，drawingthecharacteristicofspeechsignal，patternmatching．Linearpredictioncodinganal

6、ysis(LPC)isusedtodrawllIecharacteristicofspeechsignal．ThesystemiⅡtllisthesisisasmall·vocabularyspeechsoundCOntrolsystem．AllOWforthefeatureoftextualsystem，dynamictimewrappin鐾(DTW)canmeettherequirementsofthesystem．SOIselecttheDTWforarithmetic．11lekernelalgorithmofthewholesystemisLPCandDTW：Inthehardw

7、arecircuit，TICompany'sTM$320VC5402DSPisusedasitscorecircuit，whichCanensuretherealtimerealizationofthespeakerrecognitiontask．ThisthesisintroducesthecharacteristicsofDSPandtheconfigurationofTMS320VC5402．anddevelops