資料介紹
本文介紹了基于μ'nSP 內(nèi)核的SOC 上的說話人識(shí)別算法改進(jìn)的研究及實(shí)現(xiàn)。采用
一種改進(jìn)的端點(diǎn)檢測(cè)算法,提高了識(shí)別率。并利用隨機(jī)語音提示的方式,來解決身份確認(rèn)中的錄音作弊問題。取得了良好的效果。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及 Internet 的日益發(fā)展,信息安全問題日趨重要,結(jié)合生物特征的安
全驗(yàn)證是當(dāng)前的研究熱點(diǎn),而說話人識(shí)別即是生物識(shí)別技術(shù)的一種。
說話人識(shí)別又稱聲紋識(shí)別,是由計(jì)算機(jī)利用語音波形中所含的反映特定說話人生理和
行為特征的語音特征參數(shù)來自動(dòng)識(shí)別說話人身份的技術(shù)。在說話人識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)用化過程中,錯(cuò)誤的語音端點(diǎn)檢測(cè)是促使其在噪聲環(huán)境下性能急劇下降的一個(gè)主要原因。好的語音端點(diǎn)檢測(cè)算法可以極大提高系統(tǒng)的識(shí)別率。在說話人識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用中,利用說話人的語音錄音信息來通過身份認(rèn)證的行為,嚴(yán)重影響了系統(tǒng)的安全性。如何解決這一問題也成為實(shí)用化的關(guān)鍵因素之一。傳統(tǒng)的說話人識(shí)別理論研究是基于PC 機(jī),而其實(shí)用化的研究則必須基于嵌入式平臺(tái)。本文采用了不同于傳統(tǒng)的雙門限端點(diǎn)檢測(cè)算法的另一改進(jìn)算法,有效提高了識(shí)別率。采用隨機(jī)語音提示的方法,防止錄音欺騙。其硬件平臺(tái),是基于μ'nSP 內(nèi)核的SPCE061A 片上系統(tǒng)。
一種改進(jìn)的端點(diǎn)檢測(cè)算法,提高了識(shí)別率。并利用隨機(jī)語音提示的方式,來解決身份確認(rèn)中的錄音作弊問題。取得了良好的效果。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及 Internet 的日益發(fā)展,信息安全問題日趨重要,結(jié)合生物特征的安
全驗(yàn)證是當(dāng)前的研究熱點(diǎn),而說話人識(shí)別即是生物識(shí)別技術(shù)的一種。
說話人識(shí)別又稱聲紋識(shí)別,是由計(jì)算機(jī)利用語音波形中所含的反映特定說話人生理和
行為特征的語音特征參數(shù)來自動(dòng)識(shí)別說話人身份的技術(shù)。在說話人識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)用化過程中,錯(cuò)誤的語音端點(diǎn)檢測(cè)是促使其在噪聲環(huán)境下性能急劇下降的一個(gè)主要原因。好的語音端點(diǎn)檢測(cè)算法可以極大提高系統(tǒng)的識(shí)別率。在說話人識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用中,利用說話人的語音錄音信息來通過身份認(rèn)證的行為,嚴(yán)重影響了系統(tǒng)的安全性。如何解決這一問題也成為實(shí)用化的關(guān)鍵因素之一。傳統(tǒng)的說話人識(shí)別理論研究是基于PC 機(jī),而其實(shí)用化的研究則必須基于嵌入式平臺(tái)。本文采用了不同于傳統(tǒng)的雙門限端點(diǎn)檢測(cè)算法的另一改進(jìn)算法,有效提高了識(shí)別率。采用隨機(jī)語音提示的方法,防止錄音欺騙。其硬件平臺(tái),是基于μ'nSP 內(nèi)核的SPCE061A 片上系統(tǒng)。
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