导　　师： 赵振东

学科专业： H1001

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 华北电力大学

摘　　要： 说话人识别是根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的参数,自动识别出说话人的过程。作为一种生物认证技术,说话人识别技术广泛应用于互联网通信、银行等领域。本文详细介绍了语音信号预处理、特征提取和抗噪的方法,并研究了基于主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的说话人识别方法。针对大人群说话人识别系统,构建了基于P&T+LS-SVM的说话人识别模型,并对该识别模型的性能进行了大量的实验。实验结果表明,该方法可以取得良好的识别性能,并且该系统在噪声环境下具有很好的鲁棒性。

关 键 词： 说话人识别 最小二乘支持向量机 主成分分析 鲁棒性

分 类 号： [TN912.34]

领　　域： [电子电信] [电子电信]