【摘 要】
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本文提出了一种基于特征音素的说话人识别方法,并在低成本门禁系统中获得实现。首先利用清音和浊音悬殊的数字特征将语音信号中的清音和浊音分离,再将分离后的几个浊音的特征
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本文提出了一种基于特征音素的说话人识别方法,并在低成本门禁系统中获得实现。首先利用清音和浊音悬殊的数字特征将语音信号中的清音和浊音分离,再将分离后的几个浊音的特征频率和相对强度作为特征参数组成30维特征向量。在PC上进行了高阶谱分析和快速傅里叶变换,比较了2种方法声韵分离的效果。然后分别用神经网络识别算法和模板比对法进行识别实验,主要应用目标为单住户语音门禁系统,具有自学习功能,能随着家庭成员的年龄和生理变化不断调整特征向量模板,该方法已在低成本单片机系统中实现。
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