【摘 要】
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该文以提高话者识别系统的鲁棒性为目标,深入研究了目前广泛应用于语音处理的两种统计模型-隐马尔科夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）,重点研究了这两种统计模型在鲁棒性上的不足,
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该文以提高话者识别系统的鲁棒性为目标,深入研究了目前广泛应用于语音处理的两种统计模型-隐马尔科夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）,重点研究了这两种统计模型在鲁棒性上的不足,提出了关于这两种统计模型的改进模型,使话者识别系统的鲁棒性得到较大提高.该文的主要研究内容与工作成果如下：1.提出了一种具有良好的噪声鲁棒性的基于小波变换和频谱重构的语音特征参数（DWTMFCC）.2.以与文本相关的话者辨识为平台,深入研究了隐马尔科夫模型（HMM）在鲁棒性能方面的不足,并针对其缺陷,对传统的HMM进行了改进,提出了一种具有强鲁棒性的HMM结构-DeltaHMM.3.以文本无关的话者确认为平台,对GMM-UBM结构框架进行了深入研究,重点研究了基于GMM的话者确认系统的通道鲁棒性,提出了一种更具鲁棒性的HGMM模型.
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