基于高斯混合模型的说话人识别系统设计开题报告

1. 研究目的与意义

每个人由于发音器官的生理差异使得每个人的语音都带有独特的个人特征，因此每个人的语音都蕴藏着不同的个人信息。

如果从每个人的语音中提取他们的个人特征作为他们的标识，那么就可以利用他们的语音在不同场合辨认他们的身份。

随着互联网的发展和信息化技术应用的普及，身份信息验证显得越来越重要。

2. 国内外研究现状分析

20世纪30年代，人耳听辨实验和研究语音识别可能性的工作标志了说话人识别研究工作的开端。

1962年，bell实验室的l.g.kersta论证了应用声纹识别说话人身份的可能性。

1964年pruzansky利用模式匹配和概率统计方差分析的方法进行说话人识别研究。

3. 研究的基本内容与计划

第1章阐述说话人识别的研究背景及意义，分析它的发展历史和研究现状，并对本论文的工作做份基本概要。

第2章论述了说话人识别的基本概念和说话人识别基本原理。

第3章研究了说话人的训练语音信号的预处理和说话人语音特征参数的提取，分析了mfcc参数提取方法。

4. 研究创新点

说话人识别是通过提取说话人生理和行为特征语音特征参数来自动识别说话人的身份，用语音来识别说话人的身份有着许多优点，每个人的语音都有着自己的个性，具有唯一性，而且语音信号采集也比较快捷方便。

随着信息技术的迅猛发展，说话人识别将会在许多领域有着广泛的应用前景。

说话人识别技术是生物认证技术中的一项重要技术，可以应用于司法领域、军事领域、经济领域等等。