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文本相关说话人识别嵌入式系统及其关键技术研究

作　者: 申志生
导　师: 于明
学　校: 河北工业大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 说话人识别嵌入式系统 DM642 DSP编程优化
分类号: TN912.34
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

说话人识别属于生物特征识别,是通过说话人声音中的个性特征信息对说话人进行身份识别的一种技术。随着说话人识别技术的不断发展,基于语音的认证技术已经开始广泛的应用于通信,银行,安防等各个领域。嵌入式系统实现说话人识别是该技术从理论走向应用的关键步骤。本文在TMS320DM642硬件平台上,采用DTW算法实现了文本相关的说话人识别。论文首先介绍了说话人识别的研究现状和发展状况,对目前广泛应用说话人识别的各种关键技术进行了讨论。论文讨论了说话人识别算法特征提取,模式识别等关键技术,通过实验比较了算法的性能,仿真实现了一个适合于进行定点的DSP系统移植的说话人识别系统,并进行了实验,验证了系统的可行性。然后根据硬件平台的特性,在比较各种算法的基础上,论文给出了嵌入式系统上实现说话人识别的完整系统解决方案。主要解决了说话人识别算法从PC平台向嵌入式DSP平台的移植,完成了基于DSP/BIOS嵌入式实时系统的说话人识别系统的搭建和编程,把说话人识别算法由浮点运算转变成定点运算,实现了系统跨平台移植。最后根据嵌入式DSP系统的特点,采用针对DM642平台的优化技术,对系统中耗时较长,计算量大的复杂算法进行了优化,实现了系统的实时运行。在利用实时样本对系统性能进行验证时,系统可以完成实时的说话人识别,识别率为90%。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-11
  §1-1 说话人识别发展和现状  8
  §1-2 说话人识别分类  8-11
第二章说话人识别系统搭建与仿真  11-23
  §2-1 说话人识别系统搭建  11-13
    2-1-1 系统概述  11
    2-1-2 特征参数的选择  11-12
    2-1-3 说话人建模和识别  12
    2-1-4 系统解决方案  12-13
  §2-2 MATLAB 实验仿真  13-22
    2-2-1 语音信号预处理  13-16
    2-2-2 MFCC 特征提取  16-19
    2-2-3 DTW 匹配识别  19-20
    2-2-4 实验步骤和结果  20-22
  §2-3 小结  22-23
第三章嵌入式说话人识别的关键技术  23-34
  §3-1 嵌入式说话人识别硬件组成  23
  §3-2 TDSDM642EVM 平台  23-27
    3-2-1 TDSDM642 介绍  23-24
    3-2-2 AIC23B 音频解码器  24-25
    3-2-3 系统内存接口  25-27
  §3-3 DM642 DSP 处理器  27-29
    3-3-1 DM642 CPU  27
    3-3-2 DM642 缓存结构  27-29
    3-3-3 DM642 片上外设  29
  §3-4 说话人识别算法分析  29-33
    3-4-1 语音信号短时特征  29
    3-4-2 倒谱分析  29-30
    3-4-3 语音信号特征参数  30-31
    3-4-4 特征匹配与建模  31-33
  §3-5 小结  33-34
第四章嵌入式说话人识别系统 DSP 移植  34-39
  §4-1 说话人DSP 系统框架移植  34-36
    4-1-1 DSP/BIOS 系统介绍  34
    4-1-2 DSP/BIOS 操作系统组成  34-35
    4-1-3 基于DSP/BIOS 的说话人识别  35-36
  §4-2 说话人识别算法DSP 实现  36-38
    4-2-1 DSP 定点与浮点区别  36-37
    4-2-2 说话人识别的定点转换  37-38
  §4-3 小结  38-39
第五章说话人识别 DSP 优化  39-46
  §5-1 DSP 编程优化  39-44
    5-1-1 DSP 优化编程的步骤  39-40
    5-1-2 说话人识别中采用的优化方法  40-44
  §5-2 小结  44-46
第六章结论  46-47
  §6-1 论文主要工作和结论  46
  §6-2 今后待研究的问题  46-47
参考文献  47-49
致谢  49-50
攻读学位期间所取得的相关科研成果  50

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