基于隨機(jī)數(shù)字串的文本提示型聲紋識(shí)別系統(tǒng).pdf

1、廈門大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨(dú)立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，均在文中以適當(dāng)方式明確標(biāo)明，并符合法律規(guī)范和《廈門大學(xué)研究生學(xué)術(shù)活動(dòng)規(guī)范(試行)》。另外，該學(xué)位論文為(脅Ⅵ太彰謅裔)課題(組)的研究成果，獲得(良]／1疋芬烏歷)課題(組)經(jīng)費(fèi)或?qū)嶒?yàn)室的資助，在(露Ⅵ磚靄％)實(shí)驗(yàn)室完成。(請(qǐng)?jiān)谝陨侠ㄌ?hào)內(nèi)填寫課題或課題組負(fù)責(zé)人或?qū)嶒?yàn)室名稱，未有此項(xiàng)聲明內(nèi)容的，可以不作

2、特別聲明。)聲明人(簽名)：別∥獸沙卜年廠月∥日摘要摘要聲紋識(shí)別技術(shù)作為模式識(shí)別與人工智能的一個(gè)重要分支，在生物特征識(shí)別中占據(jù)舉足輕重的作用，近年來，在科研和工業(yè)領(lǐng)域都得到了快速發(fā)展和廣泛關(guān)注。本文主要是對(duì)基于隨機(jī)數(shù)字串的文本提示型聲紋識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行研究，在此基礎(chǔ)上引入了DNNHMM算法以及在HTK35上進(jìn)行數(shù)字識(shí)別相關(guān)實(shí)驗(yàn)。本文從傳統(tǒng)的聲紋識(shí)別算法的介紹入手，然后從理論和實(shí)際應(yīng)用中分析了傳統(tǒng)算法存在的不足，由此引入了基于綁定混合模型的提

3、示型聲紋識(shí)別算法，闡述了算法的相關(guān)原理和執(zhí)行流程，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其性能。本文在Android嵌入式平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了基于隨機(jī)數(shù)字串的提示型聲紋識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用，從工程上驗(yàn)證了文本提示型聲紋識(shí)別算法。在實(shí)際應(yīng)用中，文本相關(guān)的聲紋識(shí)別技術(shù)一直存在著錄音回放這一大安全隱患，而與此同時(shí)基于隨機(jī)文本的文本提示型聲紋識(shí)別技術(shù)又存在語(yǔ)法文件過于復(fù)雜，訓(xùn)練較為耗時(shí)，生成模型龐大?；谶@樣的瓶頸，本文重點(diǎn)研究了基于隨機(jī)數(shù)字串的提示型聲紋識(shí)別技