说话人识别系统

资 源 简 介

说话人识别系统

详 情 说 明

说话人识别系统是一种用于验证或识别个体身份的生物特征技术。该系统可以分为文本相关和文本无关两种模式，其中文本无关模式对用户发音内容没有限制，具有更高的实用价值。该系统集成了多种经典算法来实现最佳性能。

LBG算法（Lind-Buzo-Gray）作为矢量量化的核心方法，能够有效压缩语音特征数据，降低计算复杂度。LPC线性预测编码则通过建立语音信号的参数模型，提取反映声道特性的关键特征参数。这两种方法为后续处理提供了高质量的语音特征表示。

在建模阶段，系统采用GMM高斯混合模型和HMM隐马尔可夫模型这两种概率统计方法。GMM擅长捕捉语音特征的静态分布特性，而HMM则能有效建模语音信号的时序动态特征。通过这两种模型的优势互补，系统能够更全面地描述说话人的语音特征。

该系统的工作流程包括语音采集、特征提取、模型训练和身份验证四个主要环节。在验证环节，系统会计算待测语音与注册模型的匹配度，通过预设的阈值判断说话人身份的真伪。这种基于多算法融合的架构设计，显著提高了系统在各种环境条件下的识别准确率和鲁棒性。