基于矢量量化的說(shuō)話人識(shí)別分析與研究的開(kāi)題報(bào)告

基于矢量量化的說(shuō)話人識(shí)別分析與研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義隨著近年來(lái)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的快速發(fā)展，語(yǔ)音信號(hào)處理領(lǐng)域的研究也日益受到關(guān)注。其中，說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)在語(yǔ)音信號(hào)處理中尤為重要，其主要應(yīng)用于身份認(rèn)證、聲紋識(shí)別等領(lǐng)域。在實(shí)際應(yīng)用中，為了提高識(shí)別準(zhǔn)確率，需要對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取。而目前研究表明，基于矢量量化的特征提取方法能夠有效提高說(shuō)話人識(shí)別的準(zhǔn)確率。因此，本研究將通過(guò)矢量量化技術(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取，并結(jié)合支持向量機(jī)等分類(lèi)算法，實(shí)現(xiàn)說(shuō)話人識(shí)別的精確度提高。二、研究?jī)?nèi)容和方法1.研究?jī)?nèi)容本項(xiàng)目擬對(duì)基于矢量量化的說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)展開(kāi)深入研究，包括以下內(nèi)容：（1）語(yǔ)音信號(hào)特征提取方法探究：分析比較常用的語(yǔ)音信號(hào)特征提取方法，包括梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）、線性預(yù)測(cè)系數(shù)（LPC）等，并選定一種或多種特征提取方法。（2）矢量量化技術(shù)研究：通過(guò)探究矢量量化算法的原理和應(yīng)用，選擇一種適合于語(yǔ)音信號(hào)的量化算法，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行量化。在量化過(guò)程中，需要設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)拇a本大小等參數(shù)。（3）分類(lèi)算法研究：選擇支持向量機(jī)（SVM）等分類(lèi)算法，對(duì)提取出的語(yǔ)音信號(hào)特征進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，并分析不同參數(shù)對(duì)分類(lèi)效果的影響。2.研究方法本項(xiàng)目的研究方法包括以下幾個(gè)方面：（1）系統(tǒng)采集語(yǔ)音信號(hào)，建立語(yǔ)音信號(hào)庫(kù)。（2）對(duì)采集到的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除噪聲、標(biāo)準(zhǔn)化、分幀等步驟。（3）選定一種或多種語(yǔ)音信號(hào)特征提取方法，提取語(yǔ)音信號(hào)特征，并用矢量量化算法進(jìn)行量化。（4）采用分類(lèi)算法對(duì)提取出的語(yǔ)音信號(hào)特征進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，分析不同參數(shù)對(duì)分類(lèi)效果的影響，并提高說(shuō)話人識(shí)別的精確度。三、研究預(yù)期成果本研究預(yù)期通過(guò)對(duì)基于矢量量化的說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)的研究，取得以下預(yù)期成果：（1）對(duì)語(yǔ)音信號(hào)特征提取方法和矢量量化算法進(jìn)行深入研究和探討，選定合適的特征提取方法和量化算法。（2）運(yùn)用支持向量機(jī)等分類(lèi)算法對(duì)提取出的語(yǔ)音信號(hào)特征進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，提高說(shuō)話人識(shí)別的精確度。（3）取得一定的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，驗(yàn)證說(shuō)話人識(shí)別精確度的提高，探究如何利用基于矢量量化的特征提取方法提高說(shuō)話人識(shí)別的準(zhǔn)確率。四、研究計(jì)劃本項(xiàng)目的具體研究計(jì)劃如下：（1）前期調(diào)查和分析（2個(gè)月）：分析比較常用的語(yǔ)音信號(hào)特征提取方法，選定一種或多種適用于語(yǔ)音信號(hào)的特征提取方法；探究矢量量化算法的原理和應(yīng)用，選擇合適的量化算法和碼本大小等參數(shù)。（2）數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理（3個(gè)月）：在實(shí)驗(yàn)室實(shí)施語(yǔ)音信號(hào)的采集，并對(duì)采集的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除噪聲、標(biāo)準(zhǔn)化、分幀等步驟。（3）特征提取和矢量量化處理（4個(gè)月）：選定的特征提取方法提取語(yǔ)音信號(hào)特征，并用矢量量化算法進(jìn)行量化。（4）分類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)（3個(gè)月）：采用支持向量機(jī)等分類(lèi)算法對(duì)提取出的語(yǔ)音信號(hào)特征進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，分析不同參數(shù)對(duì)分類(lèi)效果的影響。（5）實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與總結(jié)（2個(gè)月）：對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，總結(jié)實(shí)驗(yàn)成果。五、研究參考文獻(xiàn)（1）“基于矢量量化的說(shuō)話人識(shí)別研究”（姜軍、謝磊、顧曉曄等，2013）（2）“基于LPC和GMM的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)”（潘亮、董夢(mèng)嬌，2014）（3）“基于語(yǔ)譜