说话人识别技术研究进展.doc
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说话人识别技术研究进展,全文11页9365字 叙述详尽摘要：本文从说话人识别的几个关键问题出发，介绍了目前说话人识别技术的基本原理、方法以及存在的问题和难点。关键词：模板匹配法、概率模型法、神经网络法一、引言说话人识别是语音识别的一种。它主要分为说话人辨认和说话人确认两个方面：前者是判断待识别语音是多个参考说话人中哪一个...
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说话人识别技术研究进展
全文11页9365字 叙述详尽
摘要：本文从说话人识别的几个关键问题出发，介绍了目前说话人识别技术的基本原理、方法以及存在的问题和难点。
关键词：模板匹配法、概率模型法、神经网络法
一、 引言
说话人识别是语音识别的一种。它主要分为说话人辨认和说话人确认两个方面：前者是判断待识别语音是多个参考说话人中哪一个人所说，用于辨认说话者的身份，是一个多元判决问题；后者是说话人先声明身份(如输入用户号) ，然后由系统判定待识别语音是否与其参考声音相符，用于对特定人进行身份验证，是一个二元判决问题。
说话人识别技术的发展始于60 年代，随着信息社会化发展，说话人识别作为具有语音识别与理解功能的智能人机接口，是新一代计算机的重要组成部分，其应用领域不断扩大：在司法领域中，可以帮助对嫌疑人的查证；在保安领域中，可以用于机密场所的进入控制、合法使用通信线路、机要设备的身份核查及电子银行转帐业务的安全检查等；在医学领域，如使识别系统仅响应患者的命令，则可实现对假肢的控制；在玩具、家用电器等领域也有广泛的应用前景。针对以上领域中的许多商用系统已经投入使用。
参考文献
[1] 曹业敏，侯风雷，王炳锡，说话人识别技术现状与进展，河南科技 1998年09期
[2] 宁飞，陈频，说话人识别的几种方法，电声技术 2001年 12期
[3] 李灿伟，杨震，基于HMM的说话人确认系统的研究，南京邮电学院学报（自然科学版） 2001年02期
[4] 王涛，徐乃平，说话人识别及其应用的研究，微处理机 1997年04期
[5]C. R Jankowski Jr., T. F. Quatierui, D. A. Reynolds. Fine Structure Features for Speaker Identification. The 1996 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing Conference Proceedings, 1996, (7-10):680-692.
[6] 吴志强，HMM用于说话人识别的研究及系统实现[D]，北京：北京大学，1996
[7]C. W. Che, Q. G. Yuk. An HMM Approach to Text-Prompted Speak Verification. The 1996 IEEE International Conference On Acoustics, Speech and Signal Processing Conference Proceedings, 1996, (7-10):673-676.
[8]M Birnbaum, K. L. Brown, S. Bardenhagen. Text-independent Speaker Identification Using Fenonic Speaker Markov Modeling. The 1996 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing Conference Proceedings, 1996, 677-680.
[9]Y. H. Pao. Adaptive Pattern Recognition and Neural Networks, Addison-Wesley Publishing Company, Inc, 1989. 马颂德等译，《自适应模式识别与神经网络》，北京：科学出版社，1992
全文11页9365字 叙述详尽
摘要：本文从说话人识别的几个关键问题出发，介绍了目前说话人识别技术的基本原理、方法以及存在的问题和难点。
关键词：模板匹配法、概率模型法、神经网络法
一、 引言
说话人识别是语音识别的一种。它主要分为说话人辨认和说话人确认两个方面：前者是判断待识别语音是多个参考说话人中哪一个人所说，用于辨认说话者的身份，是一个多元判决问题；后者是说话人先声明身份(如输入用户号) ，然后由系统判定待识别语音是否与其参考声音相符，用于对特定人进行身份验证，是一个二元判决问题。
说话人识别技术的发展始于60 年代，随着信息社会化发展，说话人识别作为具有语音识别与理解功能的智能人机接口，是新一代计算机的重要组成部分，其应用领域不断扩大：在司法领域中，可以帮助对嫌疑人的查证；在保安领域中，可以用于机密场所的进入控制、合法使用通信线路、机要设备的身份核查及电子银行转帐业务的安全检查等；在医学领域，如使识别系统仅响应患者的命令，则可实现对假肢的控制；在玩具、家用电器等领域也有广泛的应用前景。针对以上领域中的许多商用系统已经投入使用。
参考文献
[1] 曹业敏，侯风雷，王炳锡，说话人识别技术现状与进展，河南科技 1998年09期
[2] 宁飞，陈频，说话人识别的几种方法，电声技术 2001年 12期
[3] 李灿伟，杨震，基于HMM的说话人确认系统的研究，南京邮电学院学报（自然科学版） 2001年02期
[4] 王涛，徐乃平，说话人识别及其应用的研究，微处理机 1997年04期
[5]C. R Jankowski Jr., T. F. Quatierui, D. A. Reynolds. Fine Structure Features for Speaker Identification. The 1996 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing Conference Proceedings, 1996, (7-10):680-692.
[6] 吴志强，HMM用于说话人识别的研究及系统实现[D]，北京：北京大学，1996
[7]C. W. Che, Q. G. Yuk. An HMM Approach to Text-Prompted Speak Verification. The 1996 IEEE International Conference On Acoustics, Speech and Signal Processing Conference Proceedings, 1996, (7-10):673-676.
[8]M Birnbaum, K. L. Brown, S. Bardenhagen. Text-independent Speaker Identification Using Fenonic Speaker Markov Modeling. The 1996 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing Conference Proceedings, 1996, 677-680.
[9]Y. H. Pao. Adaptive Pattern Recognition and Neural Networks, Addison-Wesley Publishing Company, Inc, 1989. 马颂德等译，《自适应模式识别与神经网络》，北京：科学出版社，1992
