一種基于BP神經網絡的說話人身份識別系統(tǒng)設計及嵌入式實現.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、說話人身份識別是根據說話人的語音來識別身份的一種生物認證技術。目前，應用于說話人識別的技術大多是基于線性系統(tǒng)理論的，但是說話人識別過程本身卻是一個復雜的非線性過程，而人工神經網絡恰恰是一種基于非線性理論的分布式并行處理網絡模型，具有很強的模式分類能力及對不完全信息的魯棒性，所以利用神經網絡作為分類器進行說話人識別是一種必然趨勢，它為說話人識別技術提供了一種獨特的方法和思想。
　　 針對說話人識別的具體流程，本文首先詳細介紹了與其

2、相關的語音信號預處理、端點檢測和特征參數提取技術，建立起使用BP神經網絡作為分類器的說話人識別系統(tǒng)；然后針對BP神經網絡收斂速度慢和易于陷入極小值的問題，在粒子群優(yōu)化算法中引入混沌思想，提出一種混沌粒子群優(yōu)化算法，用來改善粒子群優(yōu)化算法擺脫局部極值點的能力，并將其運用到BP網絡訓練中，提高了BP網絡的計算精度和收斂速度；再將用該方法訓練的BP網絡用于說話人身份識別中，其識別率和訓練速度都得到了較大提高，使得基于BP神經網絡的說話人識別取

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