基于GMM说话人分类的说话人识别系统研究

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说话人识别是根据人的声音来识别人的身份的一种生物认证技术,广泛应用于人机接口、保安、军事、司法等方面。本文详细介绍了语音信号预处理、端点检测和特征提取的方法,建立了基于混合高斯模型说话人分类技术的分级说话人识别系统,同时将小波神经网络引入到子识别系统中。实际测试表明,基于小波神经网络的识别系统与传统的BP神经网络识别系统相比,网络训练速度加快,识别率也有所提高。且分类分级网络在保证正确识别率的同时,不仅改善了网络训练速度,亦大大提高了识别响应速度,是说话人识别的一种有效可行的方法。
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