小波神经网络PNN 的说话人识别

资 源 简 介

小波神经网络PNN 的说话人识别

详 情 说 明

说话人识别是语音信号处理领域的重要应用之一，旨在通过分析语音特征来识别或验证说话人的身份。基于小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）和概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）的方法在该任务上表现出色，尤其适用于非线性特征提取和分类。

小波变换能够有效地提取语音信号的时频特征，克服传统傅里叶变换在非平稳信号分析上的局限性。通过小波分解，可以捕捉语音信号在不同分辨率下的关键特征，如基频、共振峰等。这些特征随后输入PNN进行分类。

PNN是一种基于贝叶斯决策理论的神经网络，结构简单但分类性能优越。它通过计算输入特征与各个类别的概率密度函数（PDF）来做出分类决策，特别适用于说话人识别这类小样本分类问题。

结合小波神经网络和PNN的方法通常包括以下几个步骤： 预处理：语音信号经过降噪、分帧和加窗处理，以提高特征提取的准确性。 特征提取：使用小波变换分解语音信号，提取多尺度特征，如小波系数能量或统计特性。 分类：将特征输入PNN网络，计算其属于不同说话人类别的概率，最终输出识别结果。

这种方法在高噪声环境或短语音条件下仍能保持较好的识别性能，适用于安防、智能客服等实际应用场景。