声纹识别相关技术研究及应用

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1、中图分类号：TP912论文编号：102870316-S018学科分类号：080402硕士学位论文声纹识别相关技术研究及应用研究生姓名张芝旖学科、专业测试计量技术及仪器研究方向信号处理指导教师石玉南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringTheresearchandapplicationofvoiceprintreco

2、gnitiontechnologyAThesisinInstrumentScienceandTechnologybyZhangZhiyiAdvisedbyShiYuSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2016＂、－，．＇ｒ产＂产叮－ｗ早护只巧井屯ｗ巧扛户Ｃ承诺书本人声明所呈交的硕±学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ

3、标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：知日期；南京航空航天大学硕士学位论文摘要声纹识别技术作为仅次于掌纹和指纹识别的第三大生物特征识别技术，在金融、司法、安全和智能设备中有着广泛的应用。相

4、对于指纹和掌纹这些生物特征识别技术，声纹识别技术具有采集方便、成本低以及算法复杂度低等优势。因此，声纹识别技术发展空间广阔，商业价值和意义重大，是国内外学者研究的一个热点。梅尔倒谱系数（Mel-FrequencyCepstralCoefficients，MFCC）是声纹识别中最常用的一种体现语音特征的参数，它是一种模仿人耳的听觉特性而提取的一种特征参数，它与线性倒谱不同，能够很好地反应语音信号的特征。本文在研究了MFCC参数的提取过程和小波包分解的相关理论的基础上，针对MFCC参数提取过程中忽略了部分高

5、频细节和MFCC参数只能反映语音静态特征这两个问题，利用小波包分解对MFCC参数的提取过程进行改进。实验证明，改进的特征参数在声纹识别中具有较高的识别率和较好的抗噪性。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种机器学习的方法，它追求在有限的样本数量条件下得到最优的分类结果。本文在研究了SVM的核函数及其参数对SVM分类的影响的基础上，针对惩罚因子和核参数的选取，利用粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）对两个参数进行寻优，并对PSO算法进行改进

6、，改善了算法的性能并应用到SVM中。实验证明改进的PSO算法对SVM参数进行优化，在声纹识别应用中能够达到较好的分类效果，提高了识别率。在研究了声纹识别技术中的语音信号处理、特征参数提取以及模板匹配算法的基础上，将声纹识别技术应用到说话人确认系统中，设计了一套基于说话人确认的智能门禁系统，并通过实验验证了系统的可行性。关键词：声纹识别；梅尔倒谱系数；小波包分解；支持向量机；粒子群算法；I声纹识别相关技术研究及应用AbstractVoiceprintrecognitiontechnologyasoneof

7、thethreemajorcharacteristicsofthebiologicalrecognitiontechnologywhichisonlysecondtothepalmprintandfingerprintidentification,iswidelyusedinfinance,justice,securityandintelligenceequipment.Comparedwithfingerprintandpalmprintrecognitiontechnology,voiceprint

8、recognitiontechnologyhastheadvantagesofconvenientcollection,lowcostandlowalgorithmcomplexity.Therefore,voiceprintrecognitiontechnologyhasavastdevelopmentspace,andgreatcommercialvalueandsignificance.Melfrequencycepstrumcoef