基于改进PNCC和i-vector的说话人识别鲁棒性

语音信号的提取与识别技术——说话人识别系统的研究

毕业设计说明书 语音信号的提取与识别技术 ——说话人识别系统的研究 作者:学号： 学院(系): 专业: 指导教师： 评阅人： 20**年6月

中北大学 毕业设计（论文）任务书 学院、系： 专业： 学生姓名：学号： 设计(论文)题目：语音信号的提取与识别技术 起迄日期: 20**年2月15日~20**年6月21日 设计(论文)地点: 指导教师: 系主任: 发任务书日期:20**年2月15日

毕业设计（论文）任务书 1．毕业设计（论文）课题的任务和要求： 1.了解声音信号的特征参数，及现阶段研究处理方法。以现阶段信号处理领域比较活 跃的语音信号为具体研究对象，进行相关知识的了解与学习。 2.学会在语音信号处理中使用MATLAB软件工具。 3.针对基本的个别个体的特定声音进行与信识别研究。 4.根据研究情况利用MATLAB语言进行相关算法的实现。 2．毕业设计（论文）课题的具体工作内容（包括原始数据、技术要求、工作要求等）： 1.查阅相关资料，利用已学的相关知识进行消化和理解。 2.了解现阶段的语音处理情况，分析研究相关的产品。 3.研究学习基本的识别处理方法。 4.学习相关信号处理软件。。 5.对软件的学习达到能对基本的算法进行软件的处理。 6.完成毕业设计论文。

毕业设计（论文）任务书 3．对毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等)： 1、毕业论文一份； 2、英文文献1份，相应的中文译文1份。 4．毕业设计（论文）课题工作进度计划： 起迄日期工作内容 2006年 2月15日~ 3月31日4月 1日~ 5月31日6月 1日~ 6月20日6月20日~ 6月21日系统学习，查阅资料，作开题报告；英文资料翻译； 撰写毕业论文； 论文答辩。 学生所在系审查意见： 系主任： 年月日

提高控制系统的鲁棒性与适应性

提高控制系统的鲁棒性与适应性 1、含义 鲁棒性:控制器参数变化而保持控制性能的性质。 适应性:控制器能适应不同控制对象的性质。 控制系统在其特性或参数发生摄动时仍可使品质指标保持不变的性能。鲁棒性是英文robustness一词的音译，也可意译为稳健性。鲁棒性原是统计学中的一个专门术语,70年代初开始在控制理论的研究中流行起来,用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。在实际问题中，系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面，一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值（标称值），另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此，鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题，也是一切类型的控制系统的设计中所必需考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统，所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性和不变性原理有着密切的联系，内模原理的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。 2、控制系统设计要求（指标） （1）、结构渐近稳定性 以渐近稳定为性能指标的一类鲁棒性。如果控制系统在其特性或参数的标称值处是渐近稳定的，并且对标称值的一个邻域内的每一种情况它也是渐近稳定的，则称此系统是结构渐近稳定的。结构渐近稳定的控制系统除了要满足一般控制系统设计的要求外，还必须满足另外一些附加的条件。这些条件称为结构渐近稳定性条件，可用代数的或几何的语言来表述，但都具有比较复杂的形式。结构渐近稳定性的一个常用的度量是稳定裕量，包括增益裕量和相角裕量，它们分别代表控制系统为渐近稳定的前提下其频率响应在增益和相角上所留有的储备。一个控制系统的稳定裕量越大，其特性或参数的允许摄动范围一般也越大，因此它的鲁棒性也越好。 （2）、结构无静差性 以准确地跟踪外部参考输入信号和完全消除扰动的影响为稳态性能指标的一类鲁棒性。如果控制系统在其特性或参数的标称值处是渐近稳定的且可实现无静差控制（又称输出调节，即系统输出对参考输入的稳态跟踪误差等于零），并且对标称值的一个邻域内的每一种情况它也是渐近稳定和可实现无静差控制的，那么称此控制系统是结构无静差的。使系统实现结构无静差的控制器通常称为鲁棒调节器。在采用其他形式的数学描述时，鲁棒调节器和结构无静差控制系统的这些条件的表述形式也不同。鲁棒调节器在结构上有两部分组成，一部分称为镇定补偿器，另一部分称为伺服补偿器。镇定补偿器的功能是使控制系统实现结构渐近稳定。伺服补偿器中包含有参考输入和扰动信号的一个共同的动力学模型，因此可实现对参考输入和扰动的无静差控制。对于呈阶跃变化的参考输入和扰动信号，它

说话人识别研究综述_王书诏

图１说话人识别系统框图 识别 训练 输入语音 预处理 特性 提取 相似性准则 判决 模型存储 模型产生 文章编号：１００２－８６８４（２００７）０１－００５１－０５ 说话人识别研究综述 王书诏，邱天爽 （大连理工大学电子与信息工程学院，辽宁大连１１６０２３） 【摘 要】说话人识别是语音信号处理中的重要组成部分，是当前的研究热点之一。详细介绍了说话人识别的基本 原理，从特征提取、模型训练和分类等几个方面就近年的主要研究情况进行综述和评价，并在此基础上探讨了研究难点和发展前景。 【关键词】说话人识别；特征提取；模型训练；分类【中图分类号】ＴＮ９１２ 【文献标识码】Ａ ＳｕｒｖｅｙｏｎＳｐｅａｋｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＷＡＮＧＳｈｕ－ｚｈａｏ，ＱＩＵＴｉａｎ－ｓｈｕａｎｇ （ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＤａｌｉａｎＬｉａｏｎｉｎｇ１１６０２３，Ｃｈｉｎａ）【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｓｐｅａｋｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｔｈｅｓｐｅｅｃｈｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｉｔｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈ ｈｏｔｓｐｏｔｓ．Ｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓｏｆｔｈｅｓｐｅａｋｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｄｅｔａｉｌ．Ｔｈｅｌａｔｅｓｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｔｈｅａｒｅａｓｏｆｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｍｏｄｅｌｔｒａｉｎｉｎｇａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓｒｅｖｉｅｗｅｄａｎｄｔｈｅｔｒｅｎｄａｎｄｒｕｂｓａｒｅａｌｓｏｄｉｓｃｕｓｓｅｄ． 【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ｓｐｅａｋｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｍｏｄｅｌｔｒａｉｎｉｎｇ；ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ?综述? １ 引言 说话人识别作为生物认证技术的一种，是根据语 音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数自动鉴别说话人身份的一项技术［１］。因此，需要从各个说话人的发音中找出说话人之间的个性差异，这涉及到说话人发音器官、发音通道和发音习惯之间等不同级别上的个性差异。说话人识别是交叉运用心理学、生理学、语音信号处理、模式识别、统计学习理论和人工智能的综合性研究课题。 说话人识别根据实现的任务不同，可分为说话人辨认（ｓｐｅａｋｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）和说话人确认（ｓｐｅａｋｅｒ ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ）两种类型［２］；说话人识别根据系统对待识别语音内容的不同，又可分为与文本有关（ｔｅｘｔ－ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）和与文本无关（ｔｅｘｔ－ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）两种方式［３］ 。 ２说话人识别的基本理论与前期处理 ２．１ 语音产生模型［４］ 语音信号可以看成是激励信号ＵＧ（ｎ）经过一个线性系统Ｈ（ｚ）而产生的输出［４］ 。其中，声道模型Ｈ（ｚ）为 离散时域的声道传输函数，通常可用全极点函数来近似。不同的说话人其声道形状是不同的，因此具有不同的声道模型。Ｈ（ｚ）表示为 Ｈ（ｚ）＝１Ａ（ｚ） ＝ １１－ｐ ｉ＝１!ａｉｚ －ｉ （１） 其中ｐ为全极点滤波器的阶数；ａｉ（ｉ＝１，２，…，ｐ）为滤波器的系数。ｐ值越大，则模型的传输函数和实际声道传输函数的吻合程度就越高，当然ｐ值也不能取得太大，一般情况下，ｐ的取值范围为８～１２［４］。 ２．２说话人识别基本原理 图１为说话人识别系统框图。和语音识别系统一 样，建立和应用这一系统可分为两个阶段：训练阶段和识别阶段。在训练阶段，系统的每个使用者说出若干训练语句，系统据此建立每个使用者的模板或模型参量参考集；而在识别阶段，待识别说话人语音中导出的参量要与训练中的参考参量或模板加以比较，并且根据一定的相似性准则形成判断。 ２．３预处理［５］ 通常，输入的语音信号都要进行预处理，预处理过 程的好坏在一定程度上也影响系统的识别效果。一般 Ｖｏｉｃｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇ Ｙ 语音技术

说话人识别算法研究

说话人识别算法研究 傅庚申 殷福亮 （大连理工大学 电信学院 信号与信息处理专业 116023） 摘要： 说话人识别是根据从说话人所发出的语音中提取出信息判断说话人身份的过程。HMM能有效的用概率统计的方法描述时变语音信号。本文用HMM实现了一个说话人识别的系统。并在详细分析系统各部分关键算法的基础上，比较了MFCC和LPCC两种特征参数的性能。 关键词：说话人识别；Mel频标倒谱参数；矢量量化；隐含马尔可夫模型 分类号：TN912.34 Study on Speaker Identification Algorithm Fu Gengshen, Yin Fuliang School of Electronic and Information Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, P.R.China, 116023 Abstract: Speaker identification can be made according to the information distilled from the voice of the speaker. Using probability method, HMM can effectively describe the real-time audio signal. This paper realizes a HMM-based speaker identification system. Based on the analysis of the key algorithms of the system in detail, the performances of MFCC and LPCC are compared. Key words: Speaker identification, Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC), Vector Quantization, Hidden Markov Model (HMM) 1 引言 说话人识别可以看作是语音识别的一种。它和语音识别一样，都是通过对所收到的语音信号进行处理，然后据此做出判断，不同之处在于说话人识别希望从语音中提取不同说话人的特征，加以利用；而语音识别则力图减少同一语音对于不同说话人的差别。说话人识别是通过对说话人语音信号的分析和特征提取，确定说话人是谁。随着技术的不断发展，说话人识别的应用领域正在不断扩大，主要方面有：说话人核对、声控电子密码锁、司法取证、医学应用等。 说话人识别的方法和技术在近十几年来得到了迅速的发展。说话人模型从单模板模型到多模板模型，从模板模型到VQ模型、高斯混合模型、隐含马尔科夫模型，到人工神经网络模型，识别环境从无噪声环境下少数说话人的识别到复杂噪声环境下大量说话人的识别，所采用的识别技术从仅涉及动态规划到涉及统计信号处理、最优估计理论、矢量量化与编码、模糊系统理论与方法、灰色系统分析、人工神经网络等多学科和领域的发展。 本文用HMM实现了一个说话人识别的系统。并在此基础上比较了MFCC和LPCC 两种特征参数的性能。

基于说话人声音识别的技术研究语音识别技术

基于说话人声音识别的技术研究语音识别技术基于声音的说话人身份识别技术研究 通信1203班 成员：艾洲、刘安邦、汪中日 余文正、王玉贵、宁文静 xx-12-28 项目背景 伴随着全球化、网络化、信息化、数字化时代的到来，我们对高可靠性的身份验证技术与身份识别技术的需求也日益增长。 在生物学和信息科学高度发展的今天，根据人体自身的生 理特征(指纹、虹膜…)和行为特征(声音…)来识别身份的生物技术认证作为一种便捷、先进的信息安全技术已经在现实生活中得到广泛的应用，它是集光学、传感技术、红外扫描和计算机技术于一身的

第三代身份验证技术，能满足现代社会对于身份鉴别的准确性、安全性与实用性的更高要求。 而语音是人的自然属性之一，由于说话人发声器官的生理 差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。 设计总体框架 1.语音库的建立 2.声音样本采集 2.1 特征参数提取 2.2 识别模型建立 3.语音识别测试 梅尔倒谱系数（MFCC）简述

在话者识别方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（MFCC）。因为，根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度，得出从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响最大。 所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质，对输入信号不做任何的假设和限制，又利用了听觉模型的研究成果。因此，这种参数比基于声道模型的“线性预测系数LPC”相比更好，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。 MFCC倒谱特征提取流图 1. 预加重 预加重处理其实是将语音信号通过一个高通滤波器：式中μ的值介于0.9-1.0之间，我们通常取0.97。预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用

经济不确定性_产权性质与会计稳健性

经济不确定性、产权性质与会计稳健性 西南财经大学国际商学院张宇杰 摘要：本文以２００７－２０１３年所有Ａ股上市公司１０１３５个数据为样本，检验了宏观经济不确定性对微观企业会计稳健性的影响，研究表明，宏观经济不确定性降低了企业的会计稳健性；且相对于非国有企业，国有企业在经济不确定性时其会计稳健性更差。以期为从宏观层面理解经济环境对企业会计行为的影响提供参考。 关键词：经济不确定性会计稳健性产权性质 一、引言 近年来，学者们发现外部经济环境影响微观企业。行为这一话题逐渐成为学术界研究的热点。尤其是作为企业外部环境，宏观经济政策影响微观企业的投资、融资及会计政策选择，已有研究也发现宏观经济不确定性增加了企业的风险，减少了企业投资，使企业持有更多的现金流，那么宏观经济这一不确定性是否影响微观企业的会计政策选择呢？产权性质是否使企业的会计政策行为有所差异呢？已有会计稳健性的研究文献主要基于微观企业层面，如公司治理（ＡｌｔａｍｕｒｏａｎｄＢｅａｔｔｙ，２０１０；ＧｏｈａｎｄＬｉ，２０１１）、企业政治关联（杜兴强等，２００９；陈艳艳等，２０１３）、债权人视角（Ｃｈｅｎｅｔａｌ．，２０１０）。这些都肯定了微观因素对企业会计行为的影响，但却忽视了微观因素的实现环境，即微观因素需依赖于宏观环境。因而，从宏观经济环境入手研究会计稳健性能够有助于我们理解宏观经济环境对企业会计行为的影响。基于此，本文选择宏观经济不确定性这一外生变量，考察微观企业在面临宏观经济不确定性时，如何选择会计政策，是更保守还是更激进，不同产权性质的企业在面临这一外界环境时是否有所差异。本文研究发现，宏观经济确定性降低了企业的会计稳健性；且相对于非国有企业，国有企业在经济不确定性时其会计稳健性更差；采用ＫｈａｎａｎｄＷａｔｔｓ（２００９）计算的基于公司层面的会计稳健性指标来检验政治不确定性对会计稳健性的影响，结论与前述一致，经济不确定性确实了降低了企业的会计稳健性。本文研究丰富扩展了宏观经济不确定性与会计稳健性研究成果，有助于我们理解宏观经济环境对微观企业会计行为的影响。本文的可能的贡献是：本文拓展了会计稳健性的理论分析框架，丰富了相关研究成果。已有关于会计稳健性的文献主要从微观企业自身特征入手，针对企业所处的外界环境是否以及如何企业会计政策则鲜有涉及，本文结合宏观经济不确定性，将会计稳健性的研究从微观层面推进至宏观层面，有助于我们从宏观层面理解宏观经济对微观企业行为的影响。 二、理论分析与研究假设 根植于新兴市场加转轨时期的中国，外界宏观环境对微观企业行为的影响诚然不能忽视。一方面，政府作为资 源分配的主体，掌握着信贷资源、财政资源等分配权，因而使其对辖区企业保持着高度的影响力和控制力。另一方面，政府官员的政治升迁依赖辖区的经济发展水平，而辖区内的微观企业是辖区经济实现的基础，因而政府对辖区企业也具有较强的依赖性。因而，良好、稳定的政企、政商关系有助于政府和企业双方的互利互惠。然而，政府官员任期考核的存在，使得地方面临着官员的升迁和更替，政治权力的转移意味着现有的社会网络将重新构建，使经济充满不确定性，一方面，由于新上任官员以及新任领导班子的偏好与上届政府领班子的差异、政府关系网络变动使政府相关政策缺乏长期性和稳定性，导致政策上的不确定性。另一方面，由于领导班子的人事调整及权力结构变化使原有的政企、政商关系网络改变，对企业经营环境产生一定冲击。这些均说明政府官员更替导致的政治权力转移不仅将扰乱已有的政府内部关系网络，也将使政府与企业的政企、政商关系格局打破，从而使企业经营环境面临一定的不确定性。由于官员个体间的差异，使得新任官员对其任期内的区域发展规划、产业政策、财税政策等与上届政府产生差异（张军、高远，２００７；王贤彬、徐现祥，２００８）。受新官上任三把火及政治升迁的驱动，新任官员在任职初期会进行大规模的规划，以期在任期内获得较为满意的业绩。这将使官员采用有利于自身的规划，使得原有的政策很难得以延续，增加了政治权力转移年份的政策不确定性（王贤彬等，２００９）。同时，由于官员更替导致原有的政企、政商关系网络被破坏，这种风险势必对企业行为产生影响。在新兴市场的中国，政府无形之手的干预普遍存在（Ｆａｎｅｔａｌ．，２０１１），作为一种资源优势，企业通过政企、政商关系网络能够为企业获得政府补贴（余明桂等，２０１０）、融资便利（余明桂、潘红波，２００８）、税收优惠（吴文锋等，２００９）、进入壁垒（罗党伦、刘晓龙，２００９）等好处。政治权力的转移意味着现有的领导班子成员及权力结构发生变化，企业与政府的现有政企、政商关系被破坏、中断，一定程度上降低了企业获取外部资源的优势，增加了企业的经济不确定性。宏观的经济不确定性的存在，使得微观企业的经营环境产生一定的不确定性。为了吸引上级政府的关注，企业会倾向于操纵业绩、包装自己，以期吸引新任领导的 DOI:10.16144/https://www.wendangku.net/doc/fb3690243.html,ki.issn1002-8072.2015.24.002

说话人识别系统~

燕山大学 专业综合训练说明书 题目：说话人识别系统的设计 学院（系）： 年级专业： 学号： 学生姓名： 指导教师： 教师职称：

燕山大学专业综合训练任务书 院（系）：电气工程学院基层教学单位：仪器科学与工程系学号学生姓名专业（班级） 题目说话人识别系统的设计 训练内容 应用矢量量化法构建说话人识别系统，编写程序，实现对信号处理方法和仿真实验相结合的全面综合训练。 训练要求1.熟练掌握说话人特征参量及特征参数的提取方法。 2.熟练掌握Matlab编程方法。 3.掌握GUI的设计方法。 4.掌握模式匹配方法 5.完成系统构建，编写程序，实现对说话人身份的鉴别。 工作计划 第一周第二周第三周第四周 检索、查阅资料， 学习基础知识，构 建说话人识别整体 系统。 学习矢量量化法编写程序。 程序调试与撰写报 告。 参 考 资 料 Matlab方面资料、语音信号处理方面资料 答疑地点A203-1 答疑时间周六晚19点至22点；周日晚19点至22点。 指导教师签字基层教学单位主任签字 Tel：130******** 2012 年8月27日

目录 第1章摘要 (3) 第2章前言 (4) 第3章说话人识别系统设计相关知识 (5) 3.1 说话人识别基本原理 (5) 3.2 设计要求 (5) 3.3 结构设计 (5) 第4章设计方案 (7) 4.1 预处理模块 (7) 4.2 特征参数 (13) 4.3 训练模型 (17) 4.4 识别模型 (21) 第5章实验结果 (22) 第6章应用程序 (25) 心得体会 (28) 参考文献 (29)

说话人识别系统属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数识别说话人身份的技术。它是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份。目前，与文本无关的说话人识别的常用方法有很多，本文应用的是基于非参数模型的矢量量化VQ(VectorQuantization)方法。VQ在孤立词语音识别系统中得到了很好的应用，特别是有限状态矢量量化技术，对于语音识别更为有效。基于VQ的孤立词语音识别系统具有分类准确，存储数据少，实时响应速度快等综合性能好的特点。借助MATLAB工具，设计基于VQ码本训练程序和识别程序，识别特定人的语音。其系统处理过程主要是先对语音进行预加重、端点检测、分帧、加窗处理四个部分的处理，然后提取特征矢量参数（采用MFCC系数），然后对模版语音用矢量量化方法进行训练得到语音模版，最后用测试语音测试系统性能。其中系统的设计要分为预处理模块、特征提取模块、训练模块和识别模块等，各个部分结合在一起实现说话人识别功能。 关键词：训练，说话人识别， VQ ，MATLAB

声纹识别

声纹识别系统 摘要 本文首先通过用层次分析法（AHP ）构建了影响声纹识别的八大因素，并将其进行量化处理，得到了合理的权重比。同时构建Mel 倒谱系统提取说话人的主要特征倒频谱（MFCC 参数），利用提取的 MFCC 参数训练话者的 GMM （高斯混合模型），得到专属某话者的 GMM 声纹模型。接着通过语音数据对构建的声纹识别模型进行评价。发现得到的模型虽然可以接受，但其准确率不是很高。为了使模型的精确率提高，我们通过利用改进的K-means 算法来将模型进行调整。 问题一： 我们通过层次分析发得出语者的声学特征在语音识别中所占的权重最大，而且限于目前的技术，我们最终将能描绘语者声道结构的Mel 倒频谱系数作为语音的特征向量，该方法能很好的模拟人耳对不同频率的感知特性，具有很好的稳定性和准确度。然后我们利用matlab 编程将提供的语音数据的MFCC 系数提取出来作为声纹识别系统的训练样本。 问题二：基于高斯混合模型(GMM),我们用EM 算法来估计GMM 中的未知参数，由K-means 算法来得到EM 算法的初始值，通过不断地迭代EM 算法更新GMM 模型中的权重（w ），均值(u)和方差矩阵,直到最终使 ()*()P X P X λλε-<，ε取10-5。 问题三： 根据问题一的MFCC 模型和问题二的GMM 模型，利用matlab 编程，用样本语音数据去训练GMM 模型得到样本库，让后用未知的测试语音样本利用模式匹配法去与样本语音库进行匹配，得到一系列的匹配概率，概率最大者对应的语者为测试语音的主人。我们得出的结论是EM 算法的初值对最终的识别率有很大影响，用来确定GMM 初始值的K-means 算法有比较大的误差，需要改进。 问题四： 基于问题三的测试和查阅的相关资料，我们认为传统的K-means 算法忽略特征矢量各维分量对识别的影响，因而无法得到令人满意的识别结果。由数理统计知，方差是用来衡量样本数据的离散程度的。如果特征矢量的分布稀疏，则它的方差就会很大，反之，那些分布较集中的矢量方差比较小。为此，本文提出了基于方差的加权几何距离，在聚类过程中，对特征矢量的各分量按方差大小进行加权，加权因子为矢量方差的倒数。 关键字：声纹识别 层次分析法（AHP ） 美尓倒频谱系数（MFCC ） 高斯混合模型（GMM ） 期望值最大化算法（EM ） K-means 算法

语音信号的提取与识别技术(说话人识别系统)的研究

语音信号的提取与识别技术 摘要 语音识别(Speech Recognition)是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术.说话人识别是语音识别的一种特殊方式.本论文中,将主要介绍说话人识别系统.说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份，它在许多领域内有良好的应用前景。本文通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法，提出了以美尔倒谱差分和线性预测差分为特征，通过动态时间归整算法来识别的文本相关说话人辨认系统。 关键词: 语音识别, 说话人识别, 线性预测倒谱，美尔倒谱系数，动态时间归整

The pick-up of speech signal and speech recognition Abstract Speech Recognition is a kind of technology that is using computer to transfer the voice signal to an associated text or command by identification and understand. Speaker recognition is a kind of special way of V oice-identifications. The paper is going to introduce speaker recognition. Speaker recognition is the process of automatically recognizing who is speaking on the basis of individual information include in speech signals. It has well application prospects in many fields. By analyzing speech characteristic parameters and the basis methods of speaker recognition, we choose MFCC and LPCC's difference to be the speech characteristic parameters. Using DTW to recognize text-dependent speech, we have developed a speaker identification system in this paper. Key words:V oice-Identification, Speaker-identification LPCC,MFCC, Dynamic Time Warping

鲁棒性

1鲁棒性的基本概念 “鲁棒”是一个音译词，其英文为robust ，意思是“强壮的”、“健壮的”。在控制理论中，鲁棒性表示当一个控制系统中的参数或外部环境发生变化（摄动）时，系统能否保持正常工作的一种特性或属性。 鲁棒概念可以描述为：假定对象的数学模型属于一集合，考察反馈系统的某些特性，如内部稳定性，给定一控制器Ｋ，如果集合中的每一个对象都能保持这种特性成立，则称该控制器对此特性是鲁棒的。因此谈及鲁棒性必有一个控制器、一个对象的集合和某些系统特性。 由于一个具有良好鲁棒性的控制系统能够保证，当控制参数发生变化（或在一定范围内发生了变化）时系统仍能具有良好的控制性能。因此，我们在设计控制器时就要考虑使得控制系统具有好的鲁棒性，即设计具有鲁棒性的控制器——鲁棒控制器。 所以，鲁棒控制就是设计这样一种控制器，它能保证控制对象在自身参数或外部环境在某种范围内发生变化时，仍能正常工作。这种控制器的特点是当上述变化发生时，控制器自身的结构和参数都不改变。 2 鲁棒控制系统 我们总是假设已经知道了受控对象的模型，但由于在实际问题中，系统特性或参数的变化常常是不可避免的，在实际中存在种种不确定因素，如： 1）参数变化； 2）未建模动态特性； 3）平衡点的变化； 4）传感器噪声； 5）不可预测的干扰输入； 等等。产生变化的原因主要有两个方面，一个是由于测量的不精确使特性或参数的实际值偏离它的设计值；另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢变化。因此，如何使所设计的控制系统在系统参数发生摄动的情况下，仍具有期望的性能便成为控制理论中的一个重要研究课题。所以我们所建立的对象模型只能是实际物理系统的不精确的表示。鲁棒系统设计的目标就是要在模型不精确和存在其他变化因素的条件下，使系统仍能保持预期的性能。如果模型的变化和模型的不精确不影响系统的稳定性和其它动态性能，这样的系统我们称它为鲁棒控制系统。 2.1系统的不确定性 2.1.1参数不确定性 如二阶系统： ()[] +-∈++=a a a as s s G ,,1 1 2 可以代表带阻尼的弹簧装置，RLC 电路等。这种不确定性通常不会改变系统的结构和阶次。 2.2.2动态不确定性

稳健性原则与会计中不确定性关系的思考

学号： 稳健性原则与会计中不确定性关系的 思考 Reflection on the Relations between the Principle of Conservatism and Uncertainty in Accounting 学生姓名： 指导教师： 所在院系：经济管理学院 所学专业：会计学 研究方向：会计学 东北农业大学 中国·哈尔滨 年月

摘要 稳健性原则是一个众所周知却又很难以完全说清楚的会计原则。稳健性原则对于会计系统的影响就像水沁入土壤一样，使得整个会计体系到处都有它的痕迹。虽然这个比喻有些一言过其实，但却充分反映了在现实情况下，会计界对稳健性原则进行系统研究的必要性和紧迫性。本文试图讨论稳健原则的内涵、产生及其发展过程，并且探讨与稳健原则有紧密联系的不确定性问题，目的在于阐明稳健原则作为一种内在的精神意识和外在的会计处理方式的原因，及其同会计中的不确定性的关系，并且提出了在现阶段正确应用稳健性原则的建议。 关键词：稳健性；不确定性；原则。 - I -

Reflection on the Relations between the Principle of Conservatism and Uncertainty in Accounting Abstract The principle of conservatism is a well-known but difficult to completely clearly spoken accounting principles. The impact of principle of conservatism on accounting system likes water immerse in soil, what makes the entire accounting system has its traces everywhere. Although some of the analogy is a little exaggeration, but it fully reflects that in the situation of reality, it is necessity and urgency for the profession of accounting to research the principles of conservatism systematically. This paper attempts to discuss the connotation of conservatism principles, and its development process, and to explore the uncertainty problem which are closely linked to conservatism principles, the purpose is to clarify the causes of the conservatism principles as a kind of internal awareness of the spirit and external accounting treatment, and the relationship between it and uncertainty of accounting, in the end this paper makes some recommendations on the right application of the conservatism principle at current stage. Key words:Conservatism；Uncertainty；Principle - II -

vq说话人辨识MATLAB程序

Train.m function code = train(traindir, n) % Speaker Recognition: Training Stage % % Input: % traindir : string name of directory contains all train sound files % n : number of train files in traindir % % Output: % code : trained VQ codebooks, code{i} for i-th speaker % % Note: % Sound files in traindir is supposed to be: % s1.wav, s2.wav, ..., sn.wav % Example: % >> code = train('C:\data\train\', 8); k = 16; % number of centroids required for i = 1:n % train a VQ codebook for each speaker file = sprintf('%ss%d.wav', traindir, i); disp(file); [s, fs] = wavread(file); *********************************************************** MFCC.m function r = mfcc(s, fs) % MFCC % % Inputs: s contains the signal to analize % fs is the sampling rate of the signal % % Output: r contains the transformed signal % % %%%%%%%%%%%%%%%%%% % Mini-Project: An automatic speaker recognition system % % Responsible: Vladan V elisavljevic % Authors: Christian Cornaz

鲁棒性

鲁棒性介绍 鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。 1.溯源和背景 鲁棒性原是统计学中的一个专门术语，20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来，用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。 在实际问题中，系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面，一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值（标称值），另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此，鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题，也是一切类型的控制系统的设计中所必须考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统，所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。 2.原理 鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性（频率域内表征控制系统稳定性裕量的一种性能指标）和不变性原理（自动控制理论中研究扼制和消除扰动对控制系统影响的理论）有着密切的联系，内模原理（把外部作用信号的动力学模型植入控制器来构成高精度反馈控制系统的一种设计原理）的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。当系统中存在模型摄动或随机干扰等不确定性因素时能保持其满意功能品质的控制理论和方法称为鲁棒控制。早期的鲁棒控制主要研究单回路系统频率特性的某些特征，或基于小摄动分析上的灵敏度问题。现代鲁棒控制则着重研究控制系统中非微有界摄动下的分析与设计的理论和方法。

基于Matlab的说话人识别

目录 摘要 .................................................................................................................................. I Abstract .................................................................................................................................. I I 第一章引言 (1) 1.1 研究背景及意义 (1) 1.2 优势及应用前景 (1) 1.3 国内外研究现状 (1) 第二章说话人识别的基本原理 (3) 2.1 说话人识别基本知识 (3) 2.1.1 语音的发声机理 (3) 2.1.2 清音和浊音 (3) 2.1.3 语音信号模型 (3) 2.1.4 语音识别基本过程 (4) 2.2 预处理模块 (4) 2.2.1 采样 (4) 2.2.2 量化 (5) 2.2.3 预加重 (5) 2.2.4 加窗 (5) 2.3 特征提取模块 (6) 2.3.1 短时平均能量分析 (6) 2.3.2 短时平均幅度分析 (7) 2.3.3 短时过零率分析 (8) 2.3.4 短时自相关分析 (8) 2.3.5 LPC倒谱系数（LPCC） (9)

2.3.6 Mel频率倒谱系数（MFCC） (9) 2.4 训练和识别模块 (10) 2.4.1 矢量量化模型(VQ) (10) 2.4.2 隐马尔可夫模型（HMM） (11) 2.4.3 人工神经网络模型（ANN） (12) 2.4.4 HMM和ANN的混合模型 (13) 第三章基于Matlab的说话人识别 (14) 3.1 说话人识别系统平台介绍 (14) 3.2 语音采集模板(Speech Recording Plane) (14) 3.3 预处理模板(V oice Preprocessing Plane) (15) 3.4 特征提取模板(Feature Extraction Plane) (17) 3.5 训练识别模板(Speech Recognition Plane) (18) 第四章总结与展望 (25) 4.1 总结 (25) 4.2 展望 (25) 致谢 (27) 参考文献 (28) 附录 (29)

浅谈说话人识别技术及应用分析

浅谈说话人识别技术及应用分析 引言：随着科学技术的快速发展，生物特征识别技术得到了越来越多的研究和应用， 说话人识别是语音识别的一种。它主要分为说话人辨认和说话人确认两个方面：前者是判断待识别语音是多个参考说话人中哪一个人所说，用于辨认说话者的身份，是一个多元判决问题；后者是说话人先声明身份(如输入用户号) ，然后由系统判定待识别语音是否与其参考声音相符，用于对特定人进行身份验证，是一个二元判决问题。说话人识别技术的发展始于60 年代，随着信息社会化发展，说话人识别作为具有语音识别与理解功能的智能人机接口，是新一代计算机的重要组成部分，其应用领域不断扩大：在司法领域中，可以帮助对嫌疑人的查证；在保安领域中，可以用于机密场所的进入控制、合法使用通信线路、机要设备的身份核查及电子银行转帐业务的安全检查等；在医学领域，如使识别系统仅响应患者的命令，则可实现对假肢的控制；在玩具、家用电器等领域也有广泛的应用前景。针对以上领域中的许多商用系统已经投入使用。 关键字：生物特征识别、系统判定、控制、应用前景 一、说话人识别技术基础 随着全球信息化的快速发展，电子商务等信息技术得到了广泛的应用，人们发现，传统的使用密码来认证用户的方法变的越来越脆弱。在这种背景下，解决用户高安全性和长效稳定性的生物认证技术逐渐得到人们的青睐。在众多的生物认证技术中，说话人识别技术以其信号采集简单、系统设备成本低等优点得到了快速发展，展现了广阔的应用前景。 说话人识别技术包括说话人辨认技术和说话人确认技术，他们在本质上是一致的，唯一不同的是说话人辨认技术是从多个说话人语音中辨认出某个人的那一段语音信息，而说话人确认技术是确定某段语音信息是不是某人所说。两者是一对多和一对一的关系。每个人的发音因为受到声道和发音特点等影响，总是存在一些代表自己特征的元素，说话人识别技术就是通过采集、提取这些表征说话人固有特征的参数来达到识别的目的。语音识别技术的应用有着非常多的优点，同时目前的研究也存在一些还没有突破的难点，但我相信，不久的将来，说话人识别技术一定会在我国的信息安全方面起到无以替换的重要作用。 1 特征提取 特征提取就是提取语音信号中表征说话人的基本特征，此特征应能有效地区分不同的说话人，且对同一说话人的变化保持相对稳定。提取的说话人的特征参数应满足相应的条件：对局外变量不敏感，如说话人的情绪的影响；能够长期地保持稳定；可以经常表现出来；易于对之进行测量，与其它特征不相关。 语音信号是一种携带着各种信息的非平稳的时变信号。在说话人识别系统中，首先我们需要对语音信号进行分析，提取特征参数。然后对语音信号进行预处理。语音信号经过预处理过后，会产生很大的数据量。在提取说话人特征时，就需要通过去除原来语音中的冗余信息来减小数据量。说话人识别技术中的测试音和训练语音都只有在经过特征提取后才能与说话人模型进行比较、匹配和模型训练。因此，特征提取是说话人识别技术中的关键步骤，其

说话人识别技术研究

说话人识别技术研究 马　建　郭建东 (电子科技大学计算机学院四川成都610054) 【摘　要】　说话人识别,是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份,它主要包括特征提取和模式匹配两个部分。随着计算机技术和人工智能的发展,通过说话人识别实现特定场合的实体鉴别已经具有非常重要的研究和应用价值。 【关键词】　说话人识别;说话人辨认;说话人确认 人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复 杂的生理物理过程,人在讲话时使用的发声器官———舌、牙齿、 喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大,所以任何 两个人的声纹图谱都有差异。每个人的语音声学特征既有相 对稳定性,又有变异性,不是绝对的、一成不变的。这种变异可 能来自生理、病理、心理、模拟、伪装,也可能与环境干扰有关。 尽管如此,由于每个人的发音器官都不尽相同,因此在一般情 况下,说话人的鉴定仍能区别不同的人或法定是同一人的声 音,从而可以进行个人身份识别。 说话人识别(Speaker Recognition),根据应用环境不同可 分为两类,即说话人辨认(Speaker Identification)和说话人确认 (Speaker Verification)。说话人辨认是通过一段语音确认身份 的过程,在说话人辨认中,我们需要将待识声音和已知人群中 的每一个人的特征逐一进行比较,从中辨别出说话人,系统的决策选择数目为说话者的数目。因此,说话人辨认系统的性能是随着说话人集合的规模增大而降低。说话人确认是证实某一说话人是否是他所声称的身份的过程。在说话人确认中,只需将待识声音与注册说话人自己的模型比较,以确定是否是注册者本人的声音,系统只需给出正确或错误两种选择。因此,说话人确认系统的性能是与说话人集合的规模无关。两类系统的不同之处如表1所示。 表1　说话人识别的两类系统比较[1] 说话人辨认说话人确认 说话人未必合作说话人主动合作 存在发音伪装问题存在发音模仿问题 必须与N个已知模式进行比较只需与一个已知模式进行比较系统响应可以缓慢系统响应必须快速 词汇表可以各个不相同词汇表限于标准试验短语 通道特性可能不良或不同通道特性往往可以调整 信噪比可能太低信噪比通常可调 与语音识别不同的是,说话人识别利用的是语音信号中的说话人信息,而不考虑语音中的字词意思,它强调说话人的个性;而语音识别的目的是识别出语音信号中的言语内容,并不考虑说话人是谁,它强调共性。 说话人识别可能被用三种方式进行:文本相关的( Text-Dependent)、文本提示的(Text-Prompted)和文本无关的(Text -Independent)三种。与文本有关的说话人识别系统要求用户按照规定的内容发音,每个人的声音模型逐个被精确地建立,而识别时也必须按规定的内容发音,因此可以达到较好的识别效果,但系统需要用户配合,如果用户的发音与规定的内容不符合,则无法正确识别该用户。而与文本无关的识别系统则不规定说话人的发音内容,模型建立相对困难,但用户使用方便,可应用范围较宽。无论是与文本有关还是无关,系统都面临一个共同的问题,即无法区分一个声音是现场声音还是录音。但文本提示的说话人识别系统可以有效地避免这种情况发生。具体实现时,可采用随机或其他方法来生成提示文本,如随机的数字串或句子,以使假冒者无法事先录音。 在说话人辨认方面,根据待识别的说话人是否在注册的说话人集合内,说话人辨认可以分为开集(open-set)辨认和闭集(clo se-set)辨认。闭集的说话人辨认是指系统具有这样的先验知识;测试的说话人肯定是训练集中出现过的说话人。而开集的说话人辨认则指所测试的说话人还有可能是训练集中没有出现过的人。开集的说话人辨认和说话人确认通常都通过一个阈值来判断测试的说话人是不是在训练集中。 说话人识别系统主要包括两个部分:特征提取和模式匹配(如图1所示)。特征提取的任务是选取惟一表现说话人身份的有效且稳定可靠的特征;模式匹配的任务是对训练和识别时的特征模式进行相似性的匹配。 图1　说话人识别系统的典型结构 特征提取 说话人的模型不是由语音信号得到的,而是通过从语音信号中提取特征而得到的,是说话人语音特征的模型。测试音只有在经过特征提取后才与说话人的模型进行比较和匹配,训练语音也只有进行语音特征提取后才能得到其特征的模型,因此特征提取是说话人识别系统中的重要组成部分。 与计算机处理相对应,可以将人类的声音特征划分为以下三个层次:声道声学层次,在分析短时信号的基础上,抽取对通道、时间等因素不敏感的特征;韵律特征层次,抽取独立于声学、声道等因素的超音段特征,如方言、韵律、语速等;语言结构层次,通过对语音信号的识别,获取更加全面和结构化的语义信息。说话人识别系统主要针对较低层次的声道声学特征进行建模,主要有基音(Pitch)周期、共振峰(Format)、基于线性预测(Linear Predictive)的倒谱(Cep strum)、基于付氏变换的FFT 倒谱、基于语音信号的滤波器组分析的Mel倒谱和语音谱的过渡信息(Transitional In formation)等。 总之,较好的特征提取,应该能够有效地区分不同的说话人,但又能在同一说话人语音发生变化时保持相对的稳定;不易被他人模仿或能够较好地解决被他人模仿问题;具有较好的抗噪性能等等。 模式匹配 测试音的特征与说话人模型进行匹配,计算匹配距离。说话人确认时,只与所声称的说话人的模型进行匹配和匹配距离计算;说话人辨认时,与所有人的模型进行匹配和匹配距离计算。 目前针对各种特征而提出的模式匹配方法的研究越来越深入,大致可归为三类:基于非参数模型的方法、基于参数模型 8福　建　电　脑 2005年第1期