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说话人识别和确认是信号处理中研究的热点之一,但有关文献表明识别效率并不是很高,而且训练和识别的语音要求都比较长,距离实际应用还有一定差距。分析了说话人识别中有关参数的选取对识别结果的影响,采用线性预测倒谱和基音参数共同作为识别参数,并采用矢量量化,改进了线性预测倒谱距离的加权函数,提供了与文本无关的说话人识别系统。最后给出了实验结果和有关分析,在低噪声时识别正确率可达99%以上,在高噪声时也能达到98%以上的正确率。