计算机应用专业毕业论文计算机应用专业毕业论文 精品论文精品论文 用户定制口令声纹识别系用户定制口令声纹识别系统研究与嵌入式实现统研究与嵌入式实现关键词：声纹识别关键词：声纹识别 用户定制口令用户定制口令 口令声纹口令声纹 生物认证生物认证 说话人识别说话人识别 嵌入式设备嵌入式设备 语音录制语音录制 声纹确认声纹确认摘要：近年来，生物认证技术以其独特的方便性和经济性等优势受到世人瞩目， 并日益成为人们日常生活和工作中的安全验证方式。声纹识别(又称说话人识别)是 利用人体生物特征进行身份认证的一种技术，是目前最为方便与直接的识别技 术。声纹识别根据说话内容分为文本相关和文本无关两种方式。 本文在研究 声纹识别系统过程中，比较了文本无关方式和文本相关方式的性能，重点研究 用户定制口令的声纹确认(UCP-SV)系统，并在嵌入式设备(PDA)上实现了语音录 制、模型训练及声纹确认过程。 在研究声纹识别算法的过程中，本文主要有 以下三个主要创新点： (1)基于模型距离的 HMM 识别方法。首先对说话者进 行模型训练，然后利用 HMM 模型距离来进行识别和确认。这种识别方法被成功 地应用于司法鉴定中。 (2)采用动态阈值确认策略。声纹识别的识别过程中 对于不同的人有不同的阈值，本文采取动态阈值的方法，对每个人分别训练出 其阈值，相当于每个人有不同的确认参考。 (3)基于 HMM-UBM 二级判决识别 方法。首先利用 UBM 这个代表大多数人的模型对说话人进行第一级的判决，将 说话人分配到确定空间或不确定空间。若说话人被分配到不确定空间，再采用 模型距离进行第二级判决。该方法对于与说话人语音相似的冒认者有很好的拒 绝效果。 在硬件平台上，本文使用的有 PC 平台，凌阳 SPCE061A 和 PDA。在 凌阳 SPCE061A 上成功地实现了嵌入式语音识别系统，并投入到实际应用中。本 文还实现了基于模式匹配方法的声纹确认系统。但由于凌阳 SPCE061A 硬件的存 储和计算能力有限，效果欠佳，我们最终选择了有代表性的 PDA(基于 ARM 芯片)作 为嵌入式实现平台。在实现过程中重点阐述了在 PDA 上的计算优化：浮点转定 点，计算预处理，快速近似计算等方法，从而提高系统运算效率，降低运算负 荷，以保证嵌入式实时性的要求。正文内容正文内容近年来，生物认证技术以其独特的方便性和经济性等优势受到世人瞩目， 并日益成为人们日常生活和工作中的安全验证方式。声纹识别(又称说话人识别)是 利用人体生物特征进行身份认证的一种技术，是目前最为方便与直接的识别技 术。声纹识别根据说话内容分为文本相关和文本无关两种方式。 本文在研究 声纹识别系统过程中，比较了文本无关方式和文本相关方式的性能，重点研究 用户定制口令的声纹确认(UCP-SV)系统，并在嵌入式设备(PDA)上实现了语音录 制、模型训练及声纹确认过程。 在研究声纹识别算法的过程中，本文主要有 以下三个主要创新点： (1)基于模型距离的 HMM 识别方法。首先对说话者进 行模型训练，然后利用 HMM 模型距离来进行识别和确认。这种识别方法被成功 地应用于司法鉴定中。 (2)采用动态阈值确认策略。声纹识别的识别过程中 对于不同的人有不同的阈值，本文采取动态阈值的方法，对每个人分别训练出 其阈值，相当于每个人有不同的确认参考。 (3)基于 HMM-UBM 二级判决识别 方法。首先利用 UBM 这个代表大多数人的模型对说话人进行第一级的判决，将 说话人分配到确定空间或不确定空间。若说话人被分配到不确定空间，再采用 模型距离进行第二级判决。该方法对于与说话人语音相似的冒认者有很好的拒 绝效果。 在硬件平台上，本文使用的有 PC 平台，凌阳 SPCE061A 和 PDA。在 凌阳 SPCE061A 上成功地实现了嵌入式语音识别系统，并投入到实际应用中。本 文还实现了基于模式匹配方法的声纹确认系统。但由于凌阳 SPCE061A 硬件的存 储和计算能力有限，效果欠佳，我们最终选择了有代表性的 PDA(基于 ARM 芯片)作 为嵌入式实现平台。在实现过程中重点阐述了在 PDA 上的计算优化：浮点转定 点，计算预处理，快速近似计算等方法，从而提高系统运算效率，降低运算负 荷，以保证嵌入式实时性的要求。 近年来，生物认证技术以其独特的方便性和经济性等优势受到世人瞩目，并日 益成为人们日常生活和工作中的安全验证方式。声纹识别(又称说话人识别)是 利用人体生物特征进行身份认证的一种技术，是目前最为方便与直接的识别技 术。声纹识别根据说话内容分为文本相关和文本无关两种方式。 本文在研究 声纹识别系统过程中，比较了文本无关方式和文本相关方式的性能，重点研究 用户定制口令的声纹确认(UCP-SV)系统，并在嵌入式设备(PDA)上实现了语音录 制、模型训练及声纹确认过程。 在研究声纹识别算法的过程中，本文主要有 以下三个主要创新点： (1)基于模型距离的 HMM 识别方法。首先对说话者进 行模型训练，然后利用 HMM 模型距离来进行识别和确认。这种识别方法被成功 地应用于司法鉴定中。 (2)采用动态阈值确认策略。声纹识别的识别过程中 对于不同的人有不同的阈值，本文采取动态阈值的方法，对每个人分别训练出 其阈值，相当于每个人有不同的确认参考。 (3)基于 HMM-UBM 二级判决识别 方法。首先利用 UBM 这个代表大多数人的模型对说话人进行第一级的判决，将 说话人分配到确定空间或不确定空间。若说话人被分配到不确定空间，再采用 模型距离进行第二级判决。该方法对于与说话人语音相似的冒认者有很好的拒 绝效果。 在硬件平台上，本文使用的有 PC 平台，凌阳 SPCE061A 和 PDA。在 凌阳 SPCE061A 上成功地实现了嵌入式语音识别系统，并投入到实际应用中。本 文还实现了基于模式匹配方法的声纹确认系统。但由于凌阳 SPCE061A 硬件的存 储和计算能力有限，效果欠佳，我们最终选择了有代表性的 PDA(基于 ARM 芯片)作 为嵌入式实现平台。在实现过程中重点阐述了在 PDA 上的计算优化：浮点转定点，计算预处理，快速近似计算等方法，从而提高系统运算效率，降低运算负 荷，以保证嵌入式实时性的要求。 近年来，生物认证技术以其独特的方便性和经济性等优势受到世人瞩目，并日 益成为人们日常生活和工作中的安全验证方式。声纹识别(又称说话人识别)是 利用人体生物特征进行身份认证的一种技术，是目前最为方便与直接的识别技 术。声纹识别根据说话内容分为文本相关和文本无关两种方式。 本文在研究 声纹识别系统过程中，比较了文本无关方式和文本相关方式的性能，重点研究 用户定制口令的声纹确认(UCP-SV)系统，并在嵌入式设备(PDA)上实现了语音录 制、模型训练及声纹确认过程。 在研究声纹识别算法的过程中，本文主要有 以下三个主要创新点： (1)基于模型距离的 HMM 识别方法。首先对说话者进 行模型训练，然后利用 HMM 模型距离来进行识别和确认。这种识别方法被成功 地应用于司法鉴定中。 (2)采用动态阈值确认策略。声纹识别的识别过程中 对于不同的人有不同的阈值，本文采取动态阈值的方法，对每个人分别训练出 其阈值，相当于每个人有不同的确认参考。 (3)基于 HMM-UBM 二级判决识别 方法。首先利用 UBM 这个代表大多数人的模型对说话人进行第一级的判决，将 说话人分配到确定空间或不确定空间。若说话人被分配到不确定空间，再采用 模型距离进行第二级判决。该方法对于与说话人语音相似的冒认者有很好的拒 绝效果。 在硬件平台上，本文使用的有 PC 平台，凌阳 SPCE061A 和 PDA。在 凌阳 SPCE061A 上成功地实现了嵌入式语音识别系统，并投入到实际应用中。本 文还实现了基于模式匹配方法的声纹确认系统。但由于凌阳 SPCE061A 硬件的存 储和计算能力有限，效果欠佳，我们最终选择了有代表性的 PDA(基于 ARM 芯片)作 为嵌入式实现平台。在实现过程中重点阐述了在 PDA 上的计算优化：浮点转定 点，计算预处理，快速近似计算等方法，从而提高系统运算效率，降低运算负 荷，以保证嵌入式实时性的要求。 近年来，生物认证技术以其独特的方便性和经济性等优势受到世人瞩目，并日 益成为人们日常生活和工作中的安全验证方式。声纹识别(又称说话人识别)是 利用人体生物特征进行身份认证的一种技术，是目前最为方便与直接的识别技 术。声纹识别根据说话内容分为文本相关和文本无关两种方式。 本文在研究 声纹识别系统过程中，比较了文本无关方式和文本相关方式的性能，重点研究 用户定制口令的声纹确认(UCP-SV)系统，并在嵌入式设备(PDA)上实现了语音录 制、模型训练及声纹确认过程。 在研究声纹识别算法的过程中，本文主要有 以下三个主要创新点： (1)基于模型距离的 HMM 识别方法。首先对说话者进 行模型训练，然后利用 HMM 模型距离来进行识别和确认。这种识别方法被成功 地应用于司法鉴定中。 (2)采用动态阈值确认策略。声纹识别的识别过程中 对于不同的人有不同的阈值，本文采取动态阈值的方法，对每个人分别训练出 其阈值，相当于每个人有不同的确认参考。 (3)基于 HMM-UBM 二级判决识别 方法。首先利用 UBM 这个代表大多数人的模型对说话人进行第一级的判决，将 说话人分配到确定空间或不确定空间。若说话人被分配到不确定空间，再采用 模型距离进行第二级判决。该方法对于与说话人语音相似的冒认者有很好的拒 绝效果。 在硬件平台上，本文使用的有 PC 平台，凌阳 SPCE061A 和 PDA。在 凌阳 SPCE061A 上成功地实现了嵌入式语音识别系统，并投入到实际应用中。本 文还实现了基于模式匹配方法的声纹确认系统。但由于凌阳 SPCE061A 硬件的存 储和计算能力有限，效果欠佳，我们最终选择了有代表性的 PDA(基于 ARM 芯片)作 为嵌入式实现平台。在实现过程中重点阐述了在 PDA 上的计算优化：浮点转定点，计算预处理，快速近似计算等方法，从而提高系统运算效率，降低运算负 荷，以保证嵌入式实时性的要求。 近年来，生物认证技术以其独特的方便性和经济性等优势受到世人瞩目，并日 益成为人们日常生活和工作中的安全验证方式。声纹识别(又称说话人识别)是 利用人体生物特征进行身份认证的一种技术，是目前最为方便与直接的识别技 术。声纹识别根据说话内容分为文本相关和文本无关两种方式。 本文在研究 声纹识别系统过程中，比较了文本无关方式和文本相关方式的性能，重点研究 用户定制口令的声纹确认(UCP-SV)系统，并在嵌入式设备(PDA)上实现了语音录 制、模型训练及声纹确认过程。 在研究声纹识别算法的过程中，本文主要有 以下三个主要创新点： (1)基于模型距离的 HMM 识别方法。首先对说话者进 行模型训练，然后利用 HMM 模型距离来进行识别和确认。这种识别方法被成功 地应用于司法鉴定中。 (2)采用动态阈值确认策略。声纹识别的识别过程中 对于不同的人有不同的阈值，本文采取动态阈值的方法，对每个人分别训练出 其阈值，相当于每个人有不同的确认参考。 (3)基于 HMM-UBM 二级判决识别 方法。首先利用 UBM 这个代表大多数人的模型对说话人进行第一级的判决，将 说话人分配到确定空间或不确定空间。若说话人被分配到不确定空间，再采用 模型距离进行第二级判决。该方法对于与说话人语音相似的冒认者有很好的拒 绝效果。 在硬件平台上，本文使用的有 PC 平台，凌阳 SPCE061A 和 PDA。在 凌阳 SPCE061A 上成功地实现了嵌入式语音识别系统，并投入到实际应用中。本 文还实现了基于模式匹配方法的声纹确认系统。但由于凌阳 SPCE061A 硬件的存 储和计算能力有限，效果欠佳，我们最终选