说话人识别中特征提取算法研究

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1、分类号ＴＮ９１２．３４密级公开学号１３１６２７■、■：ａｍｍｉ■■■画誦腸欄’１ＴＯＨ靈ＩＪ硕±学位论文（学术型）题目说话人识别中特征提取算法研究作者黄婉著指导教师曹辉副教授＿级学科名称信息与通信工程二级学科名称信号与信息处理提交日期二〇—六年五月学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我在导师的指导下进行研究工作所取得的研究成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人或他人已申请学位或其他用途使用过的成果。

2、对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。一切相关的法律责任本学位论文若有不实或者侵犯他人权利的，本人愿意承担。：作者签名：卷疏鹿曰期年女月曰学位论文知识产权及使用授权声明书本人在导师指导下所完成的学位论文及相关成果。，知识产权归属陕西师范大学本人完全了解陕西师范大学有关保存，允许本论文坡査阅和、使用学位论文的规定借阅，学校有较保留学位论文并向国家有关部口或机构送交论文的纸质版和电子版，有极将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用任何复制手段保存和汇编本论文。本人保证毕业离校后，发表本论文或使用本论文成

3、果时署名单位仍为陕西师范大学。保密论文解密后适用本声明。作者签名：葦疏慧日親Ｗ《年月日摘要说话人识别技术利用说话人之间的个体差异对人们的身份进行辨别，涉及到生理、。学、声学语音学等多个学科领域，相对于虹膜识别和指纹识别更加便捷说话人识别关键问题在于准确提取说话人的特征参数。本文采用的特征参数是Ｍｅｌ频率倒谱系数（ＭｅｌＦｒｅｑｕｅｎｃｙＣ巧ｓｔｒａｌＣｏｅｆｉｃｉｅｎｔ，ＭＦＣＣ。ＭＦＣＣ从人耳的听觉机理出发，体现了人耳最根本的听音效果。识别模型）方面，结合支持向量机（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅＳＶＭ）在解决小样本Ｗ及

4、非线性模，，选择ＳＶＭ来进行后续说话人识别实验式识别问题中的优势。通过研究ＭＦＣＣ特征参数提取过程Ｗ及语音信号的非线性特性，得出Ｗ下几方面的研究结果：（１）在设计Ｍｅｌ滤波器组时所用的窗函数的不同可能会对识别效果带来影响，本文分别使用Ｈ角窗、汉宁窗Ｗ及汉明窗设计Ｍｅｌ滤波器组，并将得到的Ｈ种ＭＦＣＣ参数分别进行了仿真实验。实验结果表明，使用汉明窗构造Ｍｅｌ滤波器组得到的分类效果较好。（２）与傅里叶变换相比，小波分析方法在处理非线性非平稳信号方面具有很大优势，本文在小波包变换原理的基础上结合小波包分解树结点和信号频带范围的对应关系，提取小波包变换系数

5、（Ｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｃｏｅ巧ｃｉｅｎｔＷＰＴＣ作为新的特征，）参数。仿真实验证明了ＷＰＴＣ特征参数的识别性能优于ＭＦＣＣ。（３）传统的ＭＦＣＣ特征参数没有完全体现语音信号的非线性特征。本文采用经ｃａｅｃｏｍｓｔｏｎＥＭＤ验模态分解方法（Ｅｍｉｒｉｌｍｏｄｅｄｐｏｉｉ分离出语音信号的高频部分，ｐ，）再用分形维数（ＦｒａｃｔａｌＤｉｍｅｎｓｉｏｎＦＤ，，）表示高频信息中的非线性特征得到特征参数ＥＭＤ－ＦＤ与传统ＭＦＣＣ特征参数相融合构成更高维的特征空间。仿真实验结果，将其。表明，誠合了非线性特征的参数平均识别率比ＭＦＣＣ

6、提高２％左右ｌ关键词：说话人识别，Ｍｅ频率倒谱系数，，分，小波包变换经验模态分解形维数１ＡｂｓｔｒａｃｔＳｐｅａｋｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｉｔｉｈｚｅｓ化ｅｄｉｆｅｒｅｎｔｖｏｉｃｅｆｅａｔｕｒｅｓｂｅｔｗｅｅｎ化ｅｄｉｆｅｒｓ打ｔｓｐｅａｋｅｒｓｔｏｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅｔｈｅｍ，ｗｈｉｃｈｉｓｉｎｖｏｌｖｅｄｗｉｔｈｔｈｅｆｉｅｌｄｓｏｆｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ，ａｃｏｕｓｔｉｃｓａｎｄｐｈｏ打ｅｔｉｃｓ．Ｇｏｍｐａｒｅｄｔｏｉｒｉｓｒｅｃｏｇ打ｉｔｉｏ打ａｎｄｆｉ打ｇｅｒｐｒｉｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏ

7、打ｉｔｉｓｍｏｒｅｓｉｍｐｌｅａ打ｄ，ＣＯ打ｖｅｎｉｅ打ｔ．Ｉ打ｓｅａｋｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏ打ｓｙｓｔｅｍｔｈｅｋｅｒｏｂｌｅｍｉｓｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐ，ｙｐａｒａｍｅｔｓｅｘａｃｔｐ；ｅｒｓｏｆｓｐｅａｋｅｒｌｙ．ＴｈｅＭｅｌＦｒｅｑｕｅｎｃｙＣｅｐｓｔｒａｌＣｏｅｆｉｃｉｅｎｔ（ＭＦＣＣ）ｗａｓｕｓｅｄｉｎ１：ｈｉｓｐａｐ化ＭＦＣＣｉｓａｎａｌｙ