基于听觉特性的声纹识别系统的研究

声纹识别技术,形象的说法就是说话人识别技术。它是根据人在说话时产生的波形,以及波形中反映人类心理和生理的特征参数来判断说话人的身份的技术。本文所研究的是与文本有关的说话人确认系统。比较了基于声道的线性预测倒谱系数(LPCC)和基于听觉特性的MEL频率倒谱系数(MFCC)参数特征,得出MFCC对环境存在更高的鲁棒性。并运用了隐形马尔可夫模型(HMM)在MATLAB上实现了语音数字的识别仿真。本实验系统的识别率达到了90%,验证了HMM模型识别的准确性。