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文檔簡介
1、 本論文的主要工作圍繞著聲紋識別MFCC特征提取方法研究和多機(jī)聲紋識別系統(tǒng)主要底層模塊的設(shè)計(jì)展開，在比較深入研究聲紋識別技術(shù)的基礎(chǔ)上，采用目前實(shí)用的語音軟件工具包HTK，通過Python程序?qū)⑾嚓P(guān)程序進(jìn)行鏈接，建立了基于高斯混合模型(GMM)的聲紋識別實(shí)驗(yàn)平臺。 從聲學(xué)模型入手，針對噪聲對語音頻譜的影響方式，提取聲道模型頻譜包絡(luò)，改進(jìn)了MFCC特征提取方法，增強(qiáng)特征的抗噪聲魯棒性。在上述聲紋識別實(shí)驗(yàn)平臺基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并測試了非
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