说话人识别算法的研究
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：年月日中北大学毕业设计(论文)开题报告学生姓名：学号：学院、系：专业：设计(论文)题目：语音信号提取与识别技术指导教师:20**年 3 月 8 日毕业设计（论文）开题报告1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述：文献综述语音信号识别研究的根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器，能直接接受人的口呼命令，理解人的意图并做出相应的反映。
说话人识别算法的研究
说话人识别算法的研究
郭春霞
【期刊名称】《西安邮电学院学报》
【年(卷),期】2010(015)005
【摘要】针对说话人识别问题,基于概率神经网络PNN,实验比较
MFCC,△MFCC+MFCC分别与PNN相结合时的识别率.仿真结果表明,在文本有关情况下,当说话人说话内容为0～9的发音时,△MFCC+MFCC优于MFCC,使用PNN算法的识别率能够满足说话人识别的实际要求.
【总页数】4页(P104-106,119)
【作者】郭春霞
【作者单位】西安邮电学院,通信与信息工程学院,陕西,西安,710121
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.说话人识别算法鲁棒性研究 [J], 冯月芹;郝雯超;陈义;王蕾;李春光
2.基于i-vector说话人识别算法中训练时长研究 [J], 马平;黄浩;程露红;杨萌萌
3.说话人识别中改进特征提取算法的研究 [J], 宋乐;白静
4.基于Gammatone滤波器组的说话人识别算法研究 [J], 茅正冲;王正创;王丹
5.基于GMM的说话人识别算法的研究与应用 [J], 吴慧玲;杜成东;毛鹤
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说话人识别研究综述_王书诏
剧烈； （ ４） 加窗， 针对每个音框乘上汉明窗以消除音框
两端的不连续性， 避免分析时受到前后音框的影响；
（ ５） 将音框通过低通滤波器， 可去除异常高起的噪声。
３ 特征提取
经过预处理后， 几秒钟的语音就会产生很大的数 据量。提取说话人特征的过程， 实际上就是去除原来语 音中的冗余信息， 减小数据量的过程。从语音信号中提 取的说话人特征参数应满足以下准则： 对局外变量（ 例 如说话人的健康状况和情绪， 系统的传输特性等） 不敏 感； 能够长期地保持稳定； 可经常表现出来； 易于进行 测量； 与其他特征不相关。
果， 而“倒谱特征”则是利用了对语音信号进 行适当的
同态滤波后， 可将激励信号与声道信号加以分离的原
理。倒谱中维数较低的分量对应于语音信号的声道分
量， 倒谱中维数较高的分量对应于语音信号的音源激
语音技术
Ｙ Ｖｏ ｉｃ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌｏ ｇ
励分量。因此， 利用语音信号倒谱可将它们分离， 彼此
一定的相似性准则形成判断。
输入语音 预处理
特性 提取
训练 识别
模型产生 模型存储
相似性准则
判决
图 １ 说话人识别系统框图
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
! " # 电声技术 ２００７ 年 第 ３１ 卷 第 １ 期
语音技术
ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ， ｍｏｄｅｌ ｔｒａｉｎｉｎｇ ａｎｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｓ ｒｅｖｉｅｗｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｒｅｎｄ ａｎｄ ｒｕｂｓ ａｒｅ ａｌｓｏ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．
【Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ】ｓｐｅａｋｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ； ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ； ｍｏｄｅｌ ｔｒａｉｎｉｎｇ； ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
基于语谱图统计特征的说话人识别方法
基于语谱图统计特征的说话人识别方法随着新一代信息技术的发展，智能交互应用正以蓬勃发展的势头迅速扩大着市场份额。
当前，说话人识别技术已经成为媒体交互应用的重要组成部分，其主要功能在于辨认某个人在任何语言环境中的声音。
这是一种发达的声纹识别技术，它可以依据语谱图的特征来判断说话人的声音。
本文中，将介绍一种基于语谱图统计特征的说话人识别方法。
将提出一种新的语谱图建模方法和降维方法，以提高非结构化数据的统计分析能力，并用于分类和识别说话人。
一、说话人识别技术说话人识别技术是最近应用于信息技术的一项关键技术。
它的主要功能是根据声波来识别说话者的身份。
它采用声纹识别技术，可以从语音信号中提取出声纹特征，从而完成识别的功能。
语谱图是说话人识别中最常用的分析技术。
它采用两个不同尺度的采样音频信号，并将其转换为二维频率响度空间，以实现声音分类和识别。
二、语谱图建模方法语谱图建模方法是根据声音信号的时频特征来构建语谱图的一种方法。
它通过以下步骤完成：1.据采集：对声音信号进行采样，将采样频率设置为8kHz；2.音识别：将采集的数据经过语音识别算法处理，从而提取出语谱图所需的特征信息；3.谱图建模：基于所提取的特征信息，在时间频率域中建立语谱图模型；4.谱图统计特征：对语谱图进行统计分析，提取出语谱图的频率特征；5.别说话人：基于统计特征，实现说话人识别和分类。
三、降维技术语谱图统计特征提取是一种非结构化数据统计分析，它包含了大量的时频信息。
因此，语谱图统计特征提取需要对大量数据进行分析，这对计算资源和运行时间是一种极大的挑战。
为此，开发了一种高效的降维技术来解决这一问题。
该降维技术将从语谱图统计特征中提取出最重要的特征，并将其转换成低维度空间，以降低计算复杂度。
它采用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）两种常用的降维技术，通过对语谱图统计特征提取出的特征信息进行降维，来实现对说话人识别的高精度识别。
四、总结本文介绍了一种基于语谱图统计特征的说话人识别方法。
基于DTW的说话人识别技术研究
，
Ｄ一 ∑ ｄ ］ ［时间规整情况 下两矢 量 的距离 ， ［ ］ ｄ Ｘ， 是第 ｉ 帧测试矢量 ｘ 和第 ｉ 帧模 板矢量 Ｙ． 之间的距离测 度 ，一 般这个 距 离测度采用欧氏距离 的平方 ， 如下式所示 ：
想， 解决 了语音发音长短不一 的模板匹配问题 ， 是语音识别 中出现较早 ， 为经典 的一种算法。 较 设测试语 音参 数共有 Ｉ 帧矢量 ， 测试 语 则 音模板的特征矢量 序列为 ｘ＝ Ｘ 、 。 （ 。Ｘ 、… 、 ， ｘ） 参考语音参数共有 Ｊ ，则参考模板的特征矢 帧 量 序列为 Ｙ＝ Ｙ 、 … 、 １。且 ， （ ．Ｙ 、 Ｙ） ≠Ｊ， 动态 则 时间规整就是要找到一个时 间规整 函数 』 ＝州 它将测 试矢量 的 时间轴 ｊ 线性 地 映射到 参 非 考模板 的时 间轴 ｊ 二 并使 该 函数 ｗ满足 下 ｊ，
】概 述
对 说话人识 别 的研 究始于 ２ ０世纪 ３ ０年 代， 早期 的工作主要集 中在人耳听辨实验和探 讨听音识别的可能性 方面。而对说话人 自动识 别的研究则起始于 ２ ０世纪 ６ Ｏ年代 ，近几十年 来， 在这一技术的研究上取得 了重大的进展 ， 并 在许多领域得到 了应用ｌ ｌ ｌ 。主要讨论了 Ｄ Ｗ 算 Ｔ 法在说话人识别技术 中的应用 ，通过编程做 了 个基于 Ｄ Ｗ 的说话 人识别系统 ，并 对仿真 Ｔ 实验数据进行 了分析。 ２ 基于动态 时间规 整（ Ｔ 的说话人 识 Ｄ Ｗ） 别方法 的算法实现 ２１ ． 基于动态时间规整（ Ｔ 的说话人识 Ｄ Ｗ）
一
预 加重 的 目的在于 消 除唇辐 射 的影 响 ，提 升语 音高 频部 分， 使语 音信号 的频谱 区域平 坦， 被广泛使用 的预加重 网络 是一 固定的数字 系统 ， 信号方 程为： ｓｎ＝ （）０９ （一 ） （）ｓ 一 ． ｓ １ ｎ ５ ｎ 其Ｚ 变换的传递 函数为 ：
《基于i-vector的说话人识别的研究》范文
《基于i-vector的说话人识别的研究》篇一基于i-vector的说话人识别技术研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，说话人识别技术已成为生物特征识别领域的重要研究方向之一。
i-vector技术作为一种有效的说话人识别方法，其准确性和鲁棒性在众多研究中得到了验证。
本文旨在探讨基于i-vector的说话人识别技术的研究，从算法原理、数据集、实验设计及结果等方面进行深入分析。
二、i-vector算法原理i-vector算法是一种基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别方法，其核心思想是将说话人的语音特征表示为一个固定长度的向量。
该算法首先通过高斯混合模型将语音数据进行建模，提取语音数据的全局特征，然后将这些特征转换为固定维度的i-vector。
i-vector包含了说话人的独特信息，可以有效地用于说话人识别任务。
三、数据集本文采用的数据集为公开的语音数据集，包括不同语言、不同背景的语音数据。
数据集的选取对于说话人识别的准确性和鲁棒性至关重要。
在数据预处理阶段，需要进行语音信号的预加重、分帧、加窗等操作，以提取出高质量的语音特征。
四、实验设计本文通过实验验证了i-vector算法在说话人识别任务中的性能。
实验中，我们采用了不同的参数配置和特征提取方法，以找到最佳的模型参数和特征表示。
同时，我们还对比了其他说话人识别方法，如传统的基于声纹特征的识别方法和深度学习模型等。
五、实验结果与分析实验结果表明，i-vector算法在说话人识别任务中具有较高的准确性和鲁棒性。
我们通过对比不同参数配置和特征提取方法的性能，找到了最佳的模型参数和特征表示。
同时，我们还发现i-vector算法对于不同语言、不同背景的语音数据具有良好的泛化能力。
与其他说话人识别方法相比，i-vector算法在准确性和鲁棒性方面具有明显优势。
六、结论与展望本文研究了基于i-vector的说话人识别技术，通过实验验证了其性能和泛化能力。
i-vector算法通过高斯混合模型将语音数据进行建模，提取出固定维度的i-vector作为说话人的特征表示。
语音识别中的说话人识别技术研究
语音识别中的说话人识别技术研究语音识别在当今的科技领域中拥有广泛的应用，由于语音识别技术的不断发展，它已经成为人机交互领域中的一个重要组成部分。
语音识别技术可以使人们通过说话来与计算机互动，这为人们的工作和生活带来了许多便利。
然而，在实际应用中，因为每个人的声音都有差异，所以语音识别技术的准确性往往会受到说话人识别技术的影响。
而说话人识别技术是指在语音信号分析的基础上判断不同说话人身份的技术。
本文将从以下四个方面进行阐述：说话人识别技术的背景和概述、说话人识别技术的方法和原理、说话人识别技术的应用、说话人识别技术的发展方向。
一、说话人识别技术的背景与概述说话人识别技术的背景可以追溯到上个世纪60年代末，当时拉贝尔为解决电话线路上的欺骗问题，提出了基于语音中说话人区别的认证技术-说话人识别技术。
而在这之后的几十年里，随着语音处理技术的不断改进和深度学习技术的发展，说话人识别技术也得以更好地应用于语音识别、语音安全、语音助手、智能客户服务等领域。
说话人识别技术是一项可以自动辨别不同语音的身份的技术，说话人识别任务的基本就是寻找“当前语音实例所属的先前已知身份”。
在说话人识别中，要判断两条语音语素是否来自同一个说话人，就需要通过计算声音数据的特征向量来比较语素间的差异。
二、说话人识别技术的方法和原理在说话人识别技术中，主要有基于特征分离的方法和基于深度学习的方法两种。
基于特征分离的方法主要有声道特征提取（Vocal Tract Length Normalization，VTLN）和高斯混合模型。
VTLN把每一段语音信号处理成具有相同性质的语音信号，并控制声音的时长和音高，从而去除了说话人个体性带来的影响，实现对不同个体间语音信号的比较。
高斯混合模型方法，是一种比较常用的方法，它把一个说话人的声音特征向量聚类成高斯分布，通过高斯分布判别模型来进行说话人的辨识。
将每个说话人的特征向量都映射到对应的高斯分布后，再计算两个语音之间的转移概率，最后，再通过贝叶斯判决法来判断两个语音是否属于同一个说话人。
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 recognitionAbstractSpeech 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目录1引言 (1)2 语音识别技术的基础 (2)2.1 语音识别发展简史 (2)2.2 语音识别技术的应用 (3)3 说话人识别技术的国内外研究现状 (5)3.1 国内外发展水平 (5)3.2主要应用领域 (5)3.3 技术难点 (6)4 说话人识别技术基础 (8)4.1 说话人识别的基本原理 (8)4.2说话人识别系统中常用的特征 (9)4.3 说话人识别的分类 (10)4.4 说话人识别的主要方法 (11)4.5 说话人识别系统的性能评价 (13)5 语音信号分析与预处理 (16)5.1 语音产生机理 (16)5.2 语音信号的数字化和采集 (17)5.3 语音信号的数字模型 (18)5.3.1激励模型 (18)5.3.2 声道模型 (18)5.3.3辐射模型 (20)5.4语音信号的预加重处理 (20)5.5语音信号的短时参数特征 (21)5.5.1短时频谱 (22)5.5.2短时自相关函数 (22)5.5.3短时能量和短时平均幅度 (22)5.5.4短时过零分析 (23)5.5.5倒谱 (24)5.5.6线性预测编码(LPC)参数 (24)5.5.7短时基音周期估计 (25)5.6语音信号端点检测 (27)5.6.1双门限端点检测算法 (28)5.6.2 LPC美尔倒谱特征端点检测方法 (28)6说话人特征提取 (32)6.1线性预测系数LPC (32)6.1.1线性预测的基本原理 (33)6.2.2线性预测系数的求取 (35)6．2线性预测倒谱系数LPCC (36)6.2.1同态处理基本原理 (36)6.2.2线性预测倒谱 (37)6.2.3线性预测差分倒谱 (38)6.3美尔倒谱系数MFCC (39)6.3.1 MFCC系数的提取 (39)6.3.2美尔差分倒谱参数 (40)6.4特征参数的实际提取 (41)6.4.1 LPCC参数计算流程 (41)6.4.2 MFCC的计算 (43)7．说话人识别系统实现 (46)7.1文本相关说话人辨认系统的实现 (46)7.2线性预测倒谱参数的提取实现 (47)7.3美尔倒谱系数及其差分的提取实现 (48)7.4MFCC参数文本相关系统实现 (51)8结论 (54)致谢 (55)参考文献 (56)1引言语言是人类交流信息的基本手段，在人们日益扩大的交流中占据着重要的地位.在如今高度发达的信息社会中用数字化的方法进行语音的传送、储存、识别、合成、增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。
基于GMM的说话人识别技术研究开题报告
基于GMM的说话人识别技术研究开题报告一、选题背景随着社会、经济的发展，人们对智能化技术的需求越来越高，语音技术作为其中的一种重要技术，得到了广泛应用。
在语音技术应用中，说话人识别技术是一个重要的研究方向。
它主要应用于语音认证、音频文件的归档整理、音频文件的检索与识别、虚拟助手等领域。
说话人识别技术是通过对语音信号进行特征提取和模型建立，来确定说话人身份的一种技术。
目前，说话人识别技术已经成为语音识别和语音合成的重要组成部分。
高斯混合模型（GMM）是一种常用的说话人识别模型。
它能够很好地对音频信号做建模，提取出适合于人类识别的特征，对于保证测试集的正确性评估和确定预测集的正确性评估非常有效。
GMM模型在语音识别中有较广泛的应用。
在说话人识别领域中，GMM也是一种非常有性价比的选择，并被广泛地应用于说话人识别的解决方案中。
二、选题意义说话人识别是一项重要的技术。
它能够为多种应用提供有价值的指导意义，这包括安全、监控、电信、人机交互等领域。
在许多场景中，只有正确地确定说话人身份，才能执行相应的命令。
例如，在银行等金融场所，通过说话人识别来实现客户身份验证。
在监控领域，为了判断一个人员是否允许进入特定场所，必须进行语音识别和身份认证。
在虚拟助手中，能够通过识别说话人的声音，更好地进行语音交互。
GMM模型作为常用的说话人识别模型，其在说话人识别中的应用一直很广泛。
本文将通过对GMM模型的研究，对人类语音信号进行有效地建模，并提取适合于人类识别的特征，进而实现高精度、高效率的说话人识别技术，在应用中产生更好的效果。
三、研究内容本文选用GMM作为说话人识别的模型，探究GMM模型在说话人识别中的应用，研究其应用过程中可能出现的问题，并提供相应的解决方案。
具体研究内容包括：1. 阐述基于GMM的说话人识别技术的相关理论知识，探究GMM模型的构造和工作原理。
2. 分析语音信号特征提取的方法，结合说话人识别的目的，采用合适的特征提取方法，提高模型的准确性。
基于深度学习的声纹识别与说话人验证技术研究
基于深度学习的声纹识别与说话人验证技术研究声纹识别和说话人验证技术是近年来深度学习领域的热门研究方向之一。
人们对于这两项技术的关注主要源于它们在安全领域，特别是身份识别和个性化用户体验方面的潜在应用。
本文将围绕基于深度学习的声纹识别和说话人验证技术展开研究。
首先，我们将探讨声纹识别技术的原理和方法。
声纹识别是一种通过分析人的语音特征来判别其身份的技术。
深度学习在声纹识别领域取得了巨大的突破，主要基于深度神经网络模型。
这些模型能够自动提取语音特征，并对其进行编码和识别。
最常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
通过训练大量的语音数据，这些模型能够学习到更准确和具有区分度的声纹特征。
随后，我们将研究说话人验证技术。
说话人验证是一种通过分析语音信号来验证说话人身份的技术。
与声纹识别相比，说话人验证更侧重于判别一段语音是否属于已知说话人。
基于深度学习的说话人验证方法一般采用了孪生神经网络模型。
这种模型通过将两段语音同时输入网络，计算它们之间的相似度得分。
通过训练这个模型，我们可以将语音信号映射到一个低维空间，并计算出它们的相似度，从而判断说话人是否合法。
接下来，我们将讨论基于深度学习的声纹识别和说话人验证技术的优势和挑战。
首先，深度学习技术能够从原始的语音信号中学习到更具区分性的特征表示，从而提高声纹的鉴别能力。
其次，深度学习模型可以自动提取有用的特征，减少了繁琐的特征工程过程。
然而，深度学习模型需要大量的训练数据和计算资源，这对于一些应用场景来说可能是一个挑战。
另外，由于语音信号的多样性和环境变化，如噪声和语速变化等因素会影响深度学习模型的性能。
最后，本文将讨论基于深度学习的声纹识别与说话人验证技术的未来发展方向。
首先，我们需要进一步提高声纹识别和说话人验证技术的鲁棒性和稳定性，以应对复杂的环境和噪声干扰。
其次，我们可以探索多模态的声纹识别和说话人验证方法，结合其他生物特征或视频信息，以提高系统的准确性和安全性。
基于噪声环境下的说话人识别系统的研究
基于噪声环境下的说话人识别系统的研究摘要：对带噪声的语音信号采用消噪算法处理，并提取特征参数mel倒谱系数来建立说话人的特征参数的混合高斯模型，构建了一个基于噪声环境的文本无关的说话人识别系统。
本文详细阐述了梅尔倒谱系数这一主流语音特征及高斯混合通用背景模型来建立说话人识别系统。
实验表明，增加混合高斯模型的维数可以增加系统的识别率。
关键词：说话人识别；梅尔倒谱系数；高斯混合-通用背景模型中图分类号tp391.42 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）53-0182-03a study on the text-independent speaker recognition system under noisy conditionlin xiu，fan mao-zhischool of software engineering, tongji university, shanghai 2018040 引言说话人识别指在提取代表个人身份的特征信息，最终识别出说话人。
作为身份鉴定的一种方法，说话人识别具有使用简单、获取方便、使用者的接受程度高等优点，但也存在许多值得研究的问题，如训练条件与测试条件不匹配。
说话人识别系统在训练条件与测试条件匹配的情况下，识别系统具有很好的性能。
由于人体声道特征，语音信道及通话环境等因素的干扰，使得说话人识别系统的准确性显著降低。
在说话人识别系统中，有两方面重要的影响因素：一方面，所选取的语音特征参数应尽量突出说话人的个性特征，使得不同说话人可以在特征空间上尽量分离。
另一方面，降低环境噪声对说话人识别系统的干扰，是使训练条件与测试条件匹配的最好办法。
通常提高系统抗噪性能的方法有3种：1）前端处理，如自适应噪声抵消技术等[1]；2）提取具有鲁棒性的特征参数[2]；3）后端处理，如归一化补偿变换[3]。
本系统的基本思路如下：首先，采用消噪算法对带噪声的语音信号进行消噪。
语音识别技术中的说话人识别与辨别研究
语音识别技术中的说话人识别与辨别研究随着科技的发展，人们的生活越来越依赖于科技的支持。
语音识别技术是其中的一种，通过将人的声音转换成计算机可以识别的数据，使得我们的交互方式更加智能化和自然化。
在语音识别技术中，识别说话人的身份也成为一个热门研究方向，它可以在很多场景下起到很大的作用。
本文将对说话人识别与辨别的研究进行分析和讨论。
一、说话人识别与辨别的意义说话人识别与辨别是语音识别技术中的一个重要研究方向。
在很多应用场景中，都需要对说话人进行识别和辨别，比如：电话客服、安保系统、远程教育等。
在这些场景下，如果能够高效准确地识别出说话人的身份，就可以帮助进行语义理解和智能交互，提高系统的自适应性和用户体验。
二、说话人识别与辨别的技术原理说话人识别与辨别的技术原理主要是基于语音信号的声学特征。
语音信号中包含声音的频率、幅度和相位等信息，可以通过数字信号处理技术进行提取和分析。
具体来说，说话人识别与辨别的算法主要包括两个方面：声学模型和发音模型。
声学模型是对说话人声音特征的建模，通过将语音信号的频谱、倒谱、梅尔频率倒谱系数等信息提取出来，再利用一些统计模型进行训练和分类，最终实现对说话人身份的识别。
发音模型则是对语音信号的发音规律建模。
通过对各种不同音素的声学特征进行描述和比对，发音模型能够较为准确地判断出说话人发音的准确性和流畅性，从而判断身份。
三、说话人识别与辨别的应用现状现在，说话人识别与辨别主要应用于如下四个方面：1.电话客服领域。
在客户拨打电话的时候，就可以自动识别客户的身份，并与客户的编号、账户等信息进行匹配，从而省去了不必要的输入。
2.语音搜索领域。
对于许多语音搜索应用程序，这些请求可能是由多个用户发送的。
在这种情况下，说话人识别可以帮助程序区分用户之间的请求，更好地满足每个请求的需求。
3.远程教育领域。
在线教育平台利用说话人识别技术，可以准确识别学生是否在听课，同时也可以通过语音分析学生的学习习惯并针对性地提供在线学习建议。
嵌入式文本相关说话人识别算法的研究与开发
ｔ ｎ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｐ ｌ ｄ ｔ ｈ ｍｂ ｄ ｅ ｘ — ｐ ｎ ｅ ｔ Ｓ ｅ ｋ ｒ Ｒｅ ｏ ｎ ｔｏ ． Ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｉ ，ａ ｎ ｖ ｌａｇ ｒｔ ｏ ｈ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｄ ａ ｐ ｉ Ｏ ｔ ｅ ｅ ｅ ｄ ｄ Ｔｅ ｔＤｅ ｅ ｄ ｎ ｐ ａ ｅ ｃ ｇ ｉ ｎ ｅ ｉ ｏ ａ ｅ ｗｉｈ ｔ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ Ｄｙ ａ ｃ Ｔｉ ａ ｐ ｎ （ ｔ ｈ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌ ｎ ｍｉ ｉ ｍｅＷ ｒ ｉ ｇ ＤＴＷ ）ｂ ｓ ｄ ａ ｇ ｒ ｈ ａ ｅ ｌ ｏ ｉ ｍｓ ｔａ ｈ ｅ ｅ ｏ ｄ ｐ ａ ｔｃ ｌｒ ｓ ｌ ｉ ｅ ｍｓ ｏ ｔ ，ｉ ｃ ｉｖ ｓａ ｇ ｏ ｒ ｃ ｉａ ｅ ｕ ｔ ｎ ｔ ｒ ｆ
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说话人识别研究现状
591 概述说话人识别技术是一种探索人类身份的一种生物识别技术,每个人说话时使用的发音器官例如口腔、舌头、牙齿、声带、喉咙和鼻腔等不管在形态还是在尺寸上或多或少都会有所差异,因而导致了每个说话人的发音也各不相同[1]。
按照不同的分类角度分类,说话人识别大致分为以下几类。
从实际应用的范围角度分,可以分为说话人辨认和说话人确认。
前者是指判定待测试语音属于目标说话人模型集合中的哪一个人,是一个多元判别的问题;而说话人确认是确定待测试语音是否来自其所声称的说话人,是一个二元判决的问题。
对于说话人辨认来说,由测试来自不同说话人的范围,说话人的辨认又可以开集识别和闭集识别[2]。
从待识别语音对应的文本角度分类,说话人识别可以分为文本无关、文本相关和文本提示三类。
文本无关是指说话人识别系统对说话对应的文本是开放的,即不做内容要求,在训练和识别时说话人可以随意录制语音内容只需达到一定的长度即可;文本相关是指说话人识别系统会要求说话人必须按照指定的文本进行发音录制;而对于文本提示型说话人识别系统,是结合之前两者的优点,系统需要从说话人训练文本库随机提取一些字或词汇组合后提示说话人按照该文本进行发音录制,由于其实现简单、安全性高,成为目前说话人识别技术的一大热点。
2 说话人识别的研究现状从说话人识别的发展来看,二十世纪七十年代DTW和VQ技术的出现对当时识别性能有了较大提升,而八十年代应用到说话人识别中去的人工神经网络、隐马尔可夫模型和MFCC一直沿用至今并且一直被优化改进。
到九十年代GMM以及GMM-UBM以其简单灵活、鲁棒性强的特点,在说话人识别中被广为使用,到现在也是这个领域最重要的建模技术之一,与此同时,SVM的建模技术也被引入说话人识别中。
进入二十一世纪后,联合因子分析技术(JFA)和扰动属性干扰算法(NAP)的提出使得说话人识别在复杂背景条件下也能收稿日期:2017-06-23作者简介:王煜(1991—),男,汉,内蒙古呼和浩特人,本科在读,研究方向:说话人识别。
基于GMM的说话人识别系统研究的开题报告
基于GMM的说话人识别系统研究的开题报告一、研究背景和意义随着语音技术的飞速发展，说话人识别技术受到了广泛关注。
说话人识别是指在一段语音中，判断该语音是由哪个人说出的。
其应用范围涵盖了语音识别、语音合成、语音安全等领域。
在实际应用中，说话人识别技术可以被用于辨别电话诈骗、识别呼叫中心客户、语音密码认证等场景。
当前，说话人识别技术已经取得了较大的进展，而高斯混合模型 (GMM) 是一个经典的语音识别技术，在说话人识别领域得到了广泛应用。
GMM 是一个概率模型，它用于建模声学特征。
和其他机器学习技术一样，GMM 用于从大量的数据中学习模型参数。
在说话人识别中，GMM 可以应用于建立声纹库，从语音信号中提取特征，进而对比语音信号与声纹库中的模板。
GMM 在说话人识别领域具有较高的准确性和鲁棒性。
本课题拟通过研究基于 GMM 的说话人识别技术，为语音识别、语音合成等领域提供更加有效的技术支持，具有重要的实际应用价值和研究意义。
二、研究内容本课题的研究内容主要包括以下几个方面：1.基于 GMM 的模型建立GMM 是一种经典的声学模型，它可以描述每一个人的语音特征。
通过已知的训练数据，利用 GMM 可以建立说话人的声学模型。
本课题将探讨如何建立基于 GMM 的说话人识别子系统，包括 GMM 的建模、参数估计等方面的内容。
2.特征提取说话人识别需要从语音信号中提取出能够反应说话人特征的信息，这些信息通常包括语音的时长、能量、频率等特征。
本课题将探讨如何从语音信号中提取有效的语音特征、如何通过有效的特征提取算法提高系统的识别准确率。
3.声纹库设计声纹库是指存储已知用户特征的数据库，说话人识别主要是要比较语音信号与声纹库中的模板。
本课题将探讨如何设计和构建声纹库，包括数据库的格式和存储方式等方面的内容。
4.系统实现本课题将探讨如何实现基于 GMM 的说话人识别系统，包括系统的架构设计、算法实现、性能测试等方面的内容。
语音识别中的声纹识别与说话人鉴别算法研究
语音识别中的声纹识别与说话人鉴别算法研究第一章：介绍语音识别技术作为一种重要的人机交互方式，在现代社会中得到了广泛的应用。
然而，传统的语音识别技术只能根据语音中的文字内容进行识别和分析，无法对说话人的身份进行准确鉴别。
为了解决这一问题，声纹识别与说话人鉴别算法应运而生。
第二章：声纹识别算法声纹识别算法是一种通过分析和比对语音中的声学特征，来进行说话人身份鉴别的技术。
这些声学特征包括说话人的音调、音色、语速、共振特征等。
声纹识别算法主要包括特征提取、特征匹配和建模三个步骤。
特征提取是声纹识别算法的核心步骤，它通过对声音信号进行分析和处理，提取出代表说话人特征的声学信息。
常用的声纹特征包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）、LPCC（线性预测倒谱系数）等。
这些特征具有较好的抗噪能力和鲁棒性，可以有效区分不同说话人的声音。
特征匹配是声纹识别算法的关键步骤，它通过比对提取出的声纹特征与数据库中存储的声纹样本进行相似度计算，从而判断说话人的身份。
常用的特征匹配方法包括动态时间规整（DTW）和高斯混合模型（GMM）等。
这些方法可以根据声纹特征之间的相似度计算出匹配得分，并进行后续的判断和决策。
建模是声纹识别算法中的重要环节，它通过对声纹样本进行建模，从而实现对说话人声纹特征的有效提取和表达。
常用的声纹建模方法包括高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）等。
这些模型可以根据声纹样本之间的统计特性，进行声纹模型参数的训练和优化，提高声纹识别的准确度和稳定性。
第三章：说话人鉴别算法说话人鉴别算法是在声纹识别算法的基础上，进一步提出的一种精细化的说话人身份鉴别技术。
说话人鉴别算法主要解决的问题是在同一声纹特征下，对多个说话人进行区分和判别。
常用的说话人鉴别算法包括GMM-UBM（GMM-Universal Background Model）和i-vector算法等。
GMM-UBM是一种经典的说话人鉴别算法，它通过建立一个通用背景声纹模型（UBM），对不同说话人的声纹进行建模和比对。
人工智能语音识别系统中的说话人辨识和说话人追踪技术
人工智能语音识别系统中的说话人辨识和说话人追踪技术在人工智能的快速发展和普及的时代背景下，语音识别技术已经成为了一项重要的研究领域。
其中，解决语音识别系统中的说话人辨识和说话人追踪技术是一个具有挑战性且仍在不断研究的问题。
说话人辨识是指在一个多说话人的环境中，通过分析语音信号来判断出是哪个具体的人说话。
这个问题在多种场景下都具有重要的应用价值，比如电话客服、语音助手以及安防领域等。
说话人辨识技术需要从语音信号中提取出与个体相关的特征，然后通过使用机器学习等方法对这些特征进行分类和匹配，从而实现对说话人的辨识。
说话人追踪技术是指在一个连续对话的语音流中，通过分析语音信号来确定每一帧语音信号是由哪个说话人所发出的。
这个问题在多麦克风阵列、会议录音等场景下具有重要意义。
说话人追踪技术需要从语音信号中提取出每一帧语音信号的特征，并将其与已知的说话人模型进行匹配和追踪，经过一系列的算法处理，实现对说话人的准确追踪。
为了实现说话人辨识和说话人追踪技术，研究者们从不同的角度进行探索和解决。
首先，对于说话人辨识技术，传统的方法主要基于声纹识别和语音特征分析。
声纹识别技术是利用语音信号中独特的声音特征来进行说话人辨识，在语音识别系统中已经取得了一定的成功。
而语音特征分析方法则是通过提取语音信号的频谱特征、共振特征等个体化的信息来进行说话人辨识。
然而，这些传统方法在实际应用中存在一定的局限性，比如说话人的发音习惯、语速、情感等因素会对识别结果产生影响。
随着深度学习在语音识别领域的广泛应用，以及更复杂的神经网络模型的出现，说话人辨识和说话人追踪技术取得了显著的进展。
基于深度学习的方法利用了强大的模型拟合能力和特征学习能力，通过多层神经网络对说话人的特征进行建模和学习，进一步提高了说话人辨识和说话人追踪的准确性。
典型的方法包括使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来提取特征，以及使用支持向量机（SVM）等算法进行分类。
基于优化的Baum-Welch算法的说话人识别研究
个 参考 说话人 之 中某一 个所 说 ，是 一个 多者 择 一 的
问题 。后 者是 根 据说话 人 的语句 确定 是 否与 参考 说
，
７ ） 其 中 ，７ ＝ （ ｌ ） Ⅳ≥ｉ 。 『 ｒ ｐ ｑ＝ ， ≥１
・
３２・ ２
辽 东学 院学报 （ 自然科 学版 ） 厂（ Ａ） ＝∑Ｉ （ （ ） ｎ Ｐ Ｏ ｆ Ａ）
第ｌ ６卷 （ ３一１ ）
解释观察序列 ， Ｐ （ Ａ 使 Ｄ Ｉ ）最大化。
．
（ ）训 练 问题 ：调 整 模 型参 数 Ａ＝ （ ３ 仃，Ａ，
Ｂ ）使 Ｐ （ Ａ Ｏ ｌ ）最大化。
论 的是 与文本 相关 的说话 人识 别 技术 。由于 这种技
（ ） Ｂ：观 观察 值 概率矩 阵 ，Ｂ＝ （ ） ，其 ５
中，
。
＝ （ Ｊｑ ＝ ） ≤ ｐ ０ ＝ ，１ ≤ Ｎ，１ ≤ ≤ｋ ＨＭＭ 的三 个基 本 问题
１２ ．
术 是 基 于 内容 固定 的情况 ，所 以识别 率要 高 于文本
文章 编 号 ：１７ ４ ３ （０ ９ ４— ３ １ ０ ６ ３— ９ ９ ２ ０ ）０ ０ ２ — ４
说话 人 识 别 （ｐａｅ ｅｏｎｔ ｎ ，又 称 为 ｓｅｋｒ ｃｇｉｏ ） ｒ ｉ 声纹 识别 （ｏｃ ｒ ｔｅＩ ｔｎ ，可 以 看做 是 语 ｖｉ ｐ ｎ ｃ ｉ ） ｅ ｉ ｒ） ｏ 音识别 的一种 。说话 人识 别就 是从 语 音生 物 特征 中
无 关 的情 况 。通 过 对 所 收 集 到 的 语 音 信 号 进 行 处
在应 用 ＨＭＭ 解 决 具 体 问题 的过 程 中 ，重 点 需
语音识别中的说话人
语音识别中的说话人是指在语音识别系统中，通过对输入的语音信号进行分析和处理，识别出说话人的身份或特征的过程。
在语音识别中，说话人识别是一项重要的任务，它可以帮助系统更好地理解用户的意图，提高系统的准确性和可靠性。
语音识别中的说话人识别通常包括以下几个步骤：1. 语音采集：首先需要采集包含说话人语音的音频数据，通常使用麦克风或其他音频设备进行采集。
2. 预处理：对采集到的语音信号进行预处理，包括去除噪声、增强语音信号等，以便于后续的识别处理。
3. 特征提取：对预处理后的语音信号进行特征提取，提取出与说话人相关的特征信息，如声学特征、语言特征等。
4. 说话人识别算法：根据提取的特征信息，使用各种说话人识别算法对说话人进行识别。
常见的算法包括基于模板的方法、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等方法。
5. 匹配与判断：将提取的特征与预先训练好的说话人模板进行匹配，根据匹配结果判断出说话人的身份或特征。
在语音识别中，说话人识别具有以下几个方面的作用：1. 提高系统的准确性和可靠性：通过识别说话人，系统可以更好地理解用户的意图，避免因不同说话人的语音差异而导致误判。
2. 保护隐私：说话人识别可以保护用户的隐私，避免未经授权的人员获取用户的语音信息。
3. 实现个性化服务：通过识别不同的说话人，可以实现个性化服务，如智能客服、语音助手等。
在实现语音识别中的说话人识别时，需要注意以下几个问题：1. 算法的准确性：说话人识别的算法需要具有较高的准确性和鲁棒性，能够准确识别出不同的说话人。
2. 隐私保护：说话人识别需要保护用户的隐私，避免未经授权的人员获取用户的语音信息。
3. 实时性：说话人识别需要在较短的时延内完成，以适应实时语音交互的需求。
总之，语音识别中的说话人识别是一项重要的任务，它可以帮助系统更好地理解用户的意图，提高系统的准确性和可靠性，同时保护用户的隐私。
随着人工智能技术的发展，说话人识别将会在更多领域得到应用和发展。
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波器组 的方 法计算 出来 的 ， 将语 音 频 率划 分 成一 系
列三 角形 的滤波器 序 列 ， 组滤 波 器 在频 率 的美 尔 这 （ １坐 标 上 是 等 带 宽 的 。这 是 因 为 人 类 在 对 Ｍｅ） １０ Ｈｚ ０ ０ 以下 的声 音 频率 范 围的 感 知遵 循 近 似线 性
实用 中得到 了较好 的效果 ｌ 。 ３ ＿
０ 引言
建立 一个 说话 人 识别 系统 分为 两个 阶段 ： 练 训 阶段 和识别 阶段 。在 训 练 阶段 ， 统 的每 一 个使 用 系 者说 出若 干训练语 料 ， 系统 根据 这些训 练语 料 ， 通过
１ １ Ｍｅ 倒谱参 数 （ Ｃ ． ｌ ＭＦ Ｃ） Ｍｅ 频率倒谱 系数 （ Ｃ 是 在 频谱 上 采用 滤 ｌ ＭＦ Ｃ）
训 练学习 建 立 每个 使 用 者 的模 板 或 模 型参 数 参 考 集 。而在识别 阶段 ， 把从 待 识 别说 话人 说 出 的语 音 信号 中提取 的特征 参 数 ， 在训 练 过 程 中得 到 的参 与 考参 量集 或模 型模 板 比较 ， 且根 据 一定 相 似 性 准 并
则进行 判定 … 。说 话 人 辨识 时 ， 与 测试 语 音 匹 配 取 距 离最小 的说话人 模型所 对应 的说话人 作为说 话人 辨识 的结 果 ， 说话 人确认 时 ， 用测 试语 音与所 声称 的
一） —一
∑ 臼 口一 旦 （ ＋
Ｄ， Ｌ— ＝
２
：１
（） ３具有 很 强 的容 错 性
（） ２
（） ４ 模式 层 的传 递 函数 可 以选 用 各 种 用来 估 计 概率 密 度 的核 函数 ， 且 分 类 结果 对 核 函数 的形 式 并
作者简 介： 郭春霞 （９７ ， ， １７ 一）女 河南沁 阳人 ， 邮电学院通信与信息工程学院助教。 西安
第 ５期
郭春 霞： 说话人识 别算法的研究
・１５ ・ ０
Ｆ ａｕｅ Ｄ为 原 有 特 征 向量 序 列 的 一 阶 差 分 结 果 。 ｅｔｒ－
（ ） 练容 易 ， 敛 速 度快 ， 而非 常 适 用 于 实 １训 收 从
关 系 ； １０ Ｈ 对 ００ ｚ以 上 的声 音 频 率 范 围 的感 知 不 遵
循线 性关 系 ， 而是 遵循 在 对 数频 率 坐标 上 的近 似线
性关 系 。 １２ 差 分 ＭＦ Ｃ的提取 ． Ｃ
二次特 征 提 取 ｌ 是 对 原 始 特 征 向量 序 列 进 行 ４ ］
再分析。通过对特征向量运用加权、 差分、 筛选等方
说 话人 识别 算 法 的研 究
郭春 霞
（ 西安邮电学院 通信与信息工程学院，陕西 西安 ７ ０２ ） １ １１
摘要 ： 针对说话人识别 问题 ， 于概率神经 网络 Ｐ Ｎ， 基 Ｎ 实验 比较 ＭＦ Ｃ， ＭＦ Ｃ＋ＭＦ Ｃ分别 与 Ｐ Ｎ相 结合 时的 Ｃ △ Ｃ Ｃ Ｎ
识别率。仿真结果表明 ， 在文本有关情况下， 当说话人说话 内容为 ０ ～９的发音时 ， Ｆ Ｃ＋ＭＦ℃ 优 于 ＭＦ Ｃ， ｚ Ｃ ￣Ｉ （ Ｃ系数 ， ｅａ ｔ 即通 过 对 静 态 参 数 增 加 时 间差 ， 可 以提 高说 话 人 识 别 系统 的性 能 。Ｄ ｌ ｅｔ 数 可 以通 ａ系 过下 面 的公 式计 算
（ ） 以完 成任 意 的非线性 变换 ， 形成 的判决 ２可 所
曲面 与贝 叶斯 最 优 准则 下 的曲面相 接近
２１ ０ ０年 ９月 第１ ５卷 第 ５ 期
西 安 邮 电 学 院 学 报 Ｊ ＵＲ ＡＬＯＦＸ ’ Ｎ Ｖ Ｒ Ｉ Ｙ Ｏ ０］ Ａ Ｄ ＴＥ Ｅ Ｏ Ｏ Ｎ ＩＡ ＵＮＩ Ｅ ＳＴ ＦＰ ｓ Ｎ Ｌ Ｇ ＭＭＵ Ｃ Ｉ ＮＳ ＮＩＡＴ Ｏ
Ｓ ｐ． ０ ０ ｅｔ ２ １ Ｖｏ．５Ｎｏ５ １１ ．
用 Ｐ Ｎ算 法的识别率能够满足说话人识别的 实际要 求。 Ｎ
关 键词 ： 话人 识 别 ； 率神 经 网络 ； 征 提 取 ；Ｍｅ频 率倒 谱 系数 ； 分 ＭＦ Ｃ 说 概 特 ｌ 差 Ｃ 中 图 分 类 号 ：Ｐ ０ Ｔ ３１ 文献 标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ７ ２ ４２ １ ）５ １４—０ １ ０ —３６ （００ ０ —０ ０ ３
人 发声和 人耳 听觉 的动 态 特性 ， 用 ＭＦ Ｃ 的一 阶 采 Ｃ
话人个性的语音特征参数。目前常用的特征参数包 括 线 性 预 测 倒 谱 系 数 （ Ｐ Ｃ） 美 尔 倒 谱 系 数 ＬＣ 、
（ （ ） 。Ｌ Ｃ ＭＦ 等 Ｐ Ｃ参数 和 ＭＦ Ｃ参数 分 别根 据人 Ｃ 的发声原 理和 听觉 感知 原 理 ， 从人 的声 音 提取 出能 量 分布谱 ， 中获得声 纹 的独 特特征 ， 从 这两种 参数 在
法， 进一步 剥 离 出 隐藏 在 语 音 背 后 的说 话 人 特 征 。
二 次 特征 提 取 其第 一 步 是 提 取原 始 特征 向量 ：
说话 人模 型进行 匹配 ， 匹配 距离小 于规定 的 阀值 ， 若 则该说 话人 得到证 实 ， 否则 该 说话 人 不是 他 所声 称
的说话人［ 。 ２ 】
收稿 日期 ：０ ０—０ —０ ２１ ３ ３
差分（ ＡＭＦ Ｃ Ｃ） Ｆｅ ｔ ｒ Ｄ（ ） ａｕｅ ｊ ： Ｆ ｔｒ（ ） ａ ｅ ｕｅｊ —Ｆ ｔｒ（ ａ ｅ ｕｅｊ一１ ）
～
（） １
其 中 ， ＝０ １ …Ｐ， ｉ ，， Ｊ＝ １２ … ， Ｐ为特征 阶数 ， ， ， Ｎ，
Ｎ 为 特 征 向量 数 。Ｆａｕｅ为 原 有 特 征 向 量 序 列 ， ｅｔｒ
ＭＦ Ｃ或 Ｌ Ｃ Ｃ Ｐ Ｃ特 征 ， 之是 特 征 加权 、 征 差 分 、 随 特
特征 筛选 等 。 标准 的 ＭＦ Ｃ只反映 了语 音参 数 的静 态 特性 ， Ｃ
１ 特 征 提 取
说话 人识别技 术 的关键 问题之 一是提取 反 映说
而人 耳对语 音 的动态特性 更为 敏感 。为更好地 拟合