1. 研究目的与意义
随着计算机技术的日益发展成熟，人们希望能够与之更直接的交流，即用语音信号直接命令计算机进行操作，而要实现这一技术的关键就是语音识别技术。语音识别,即人类将语音信号发送给机器，机器将其进行一系列的识别分析后转化为机器可以接受的指令并做出正确的反应的技术[1]。
根据不同的分类，语音识别又可以分为语音识别和说话人识别，前者是要对说话的内容进行识别，而后者是要通过说话人的个性特征识别出说话的人是谁，本课题要研究的就是说话人识别技术。
说话人识别(speakerrecognition,简称sr)也称声纹识别，是如同指纹识别、虹膜识别等一样的生物识别技术的一种，是根据说话人所发语音信号中能够表征说话人独特个性的特征参数自动识别出说话人的一项技术[2]。相较于其他生物识别技术，说话人识别技术具有更为方便、经济和准确等特点，因此受到人们的广泛关注和研究。
2. 研究内容和预期目标
主要研究内容：
一、对说话人识别技术的发展和目前主要的识别技术进行深入研究；
二、确定课题采用的识别方案，利用matlab实现说话人识别中的特征提取算法和识别算法。
3. 研究的方法与步骤
如图1，从结构上分析，说话人识别系统主要包括语音信号预处理和特征提取、模型训练、模式匹配以及逻辑决策四个模块，其中特征提取和模型训练是说话人识别系统的核心模块，人们通常从这两方面对说话人识别方法进行改进研究。
从过程上来看，说话人识别主要分为两个阶段，训练阶段和识别阶段。在语音数据的训练阶段，主要是对原始训练语音进行预处理以及提取语音中能代表说 话人个性信息的有效特征参数，然后根据特征参数分布来建立说话人模型，并对 模型进行参数估计和优化，最后将训练后的模型保存到模型库中；在模型识别阶段，主要是将测试语音进行预处理和特征提取后与模型库中的说话人模型进行匹配打分，再由逻辑决策模块根据匹配分数来判决比较，输出识别结果。
4. 参考文献
[1]张军英.说话人识别的现代方法与技术 西北大学出版社 1994
[2]杨延龙. 与文本无关的说话人识别的关键技术研究[d].西安电子科技大学,2010.
[3]甄挚. 说话人识别系统中语音特征参数提取方法的研究[d]. 沈阳工业大学,2007.
5. 计划与进度安排
3.2-3.20 理解课题任务，查阅资料，完成开题报告；3.23-4.10 深入研究课题要求，研究说话人识别技术的最新进展；4.13-4.30 按照课题要求选择合适的特征提取和识别技术，并初步实现；5.1-5.22 对实现过程中的问题进行分析和解决，得到实验结果；5.25-6.10 撰写论文并准备毕业答辩。
