基于相關向量機的說話人判別研究.pdf

1、說話人判別是人工智能領域中的重要應用分支之一，因其便捷性、非接觸性和經濟性而廣受追捧，已經廣泛應用于司法判定、網銀服務、安防監(jiān)測以及游戲娛樂等場合。當前，說話人判別技術已從實驗室環(huán)境逐步走向實踐應用階段；評價說話人判別系統(tǒng)的標準不再是單純的識別率，而是要求模型構建效率、系統(tǒng)運行速度、算法擴展能力以及識別率全面提升。
　　本文的主要工作是針對樣本量有限的輸入語音，采用效果較好的核函數分類工具，進行說話人鑒別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。

2、　　通過采用添加的訓練算法樣本，實現(xiàn)了模型的快速構建，大型矩陣的逆操作規(guī)避了，簡化訓練過程的計算量。使得基于幀的說話人鑒別任務得以實現(xiàn)，且其算法運行效率也得到了大幅度的提升。
　　根據實際生物識別技術的應用需求，將相關向量機以及多元擴展模型應用于實際聲紋鎖中，設計并實現(xiàn)出具有更高識別率以及更高實時性的識別鎖。
　　本論文將多元RVM應用于聲紋鎖中，并用程序進行了系統(tǒng)的開發(fā)，應用系統(tǒng)主要模塊包括：語音輸入模塊、語音信號預處理模