基于波形分析的自动声纹识别技术研究

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1、：密级分类号：＾１１０７８：ＳＳ保密日期学校代码：２—＿巫画保密娜学号：：户州大学硕士学位论文Ｍｇ：基于波形分析的自动声纹识别技术研究学生类型：的双证学术学位研究生□双证专业学位研究生□单证专业学位研究生陈建林学位申请人：罗麵碰导师姓名及职称：物购奸Ｉ手呈報学院（研究所）：物？学：学科专业（领域）二〇—八年五月论文提交日期：广州大学学位论文原创性声明本人郑重声明，所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的‘＇＇内

2、容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：２〇＆年６月日ｉ３ｆｍ广州大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解广州大学有关保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属广州大学。学校有权保留并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，允许学位论文被检索、查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影响印、缩印、数字

3、化或其他手段保存、汇编学位论文。（保密论文保密期满后，适用本声明）本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。本学位论文属于：□保密，在年解密后适用本授权书。ｕ不保密。“（请在以上相应方框内打）曰期？么斤年月学位论文作者签名？曰：）’导师签名：＞年＆月：＾＿日期丨＆》日密级：分类号：保密曰期：学校代码：１１０７８１９０１２保密期限：学号：２１１１５广州大学硕士学位论文基于波形分析的自动声纹识别技术研究陈建林学科专业：物理电子学…一（领域）：信息与通信技术研究方向－论文答辩日期：

4、２０年６月３日＿ｆ：指导教师（签名）：答辩委员会主席）（签名：答辩委员会委员（签名）二ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡｕｔｏｍａｔｉｃＶｏｉｃｅｒｉｎｔＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎｐｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｆｏｒｍＡｎａｌｓｉｓｙＡＴｈｅｓｉｓ’ＳｕｂｍｉｔｅｄｆｏｒｔｈｅＭａｓｔｅｒｓＤｅｇｒｅｅＢｙＪｉａｎｌｉｎＣｈｅｎＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒＰｒｏ．ＧａｏｏｎＬｕｏｙｇＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｈｙｓｉｃｓＳｃｈｏｏｌｏｆＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＥｌｅｃｔｒ

5、ｏｎｉｃＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＧｕａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＪｕｎｅ２０１８广州大学硕士学位论文摘要，随着信息技术的发展我们进入了物联网时代，越来越多的物联网设备进入了我一个重要应用们的生活智能家居是物联网技术的。语音是智能家居等场景下高效、便捷的交互方式，语音中不仅包含了语义信息而且蕴含了丰富的声纹特征。过去的声纹识别只提取声纹特征而不识别语义内容，语音识别只对语义进行分析，没有对语音信号中包含的丰富信息进行充分的挖掘。本文回顾了前人在声纹识别技术方面的工一作，从语音信号采集、预处理、特征参数提取到匹配与识

6、别，提出了种基于波形分一析的自动声纹识别方法，利用小波变换的时频特性，将维的语音信号变换成二维的，语音图像，将人脸识别的方法迁移至声纹识别，利用图像处理的方法处理语音图像从时域和频域同时对语音信号进行分析，实现语义和声纹双重，提取声纹和语义信息识别。本文提出的小波降噪方法在人脸图像上可在去噪的同时保留信号细节，同时本一文将语音信号降噪与声纹特征提取的过程结合起来，通过次小波变换，完成降噪和提取特征参数两个步骤的工作，减少系统资源的开销，实现更高效的声纹识别过程，利用本文提出的特征提取方法，配合深度神经网络，进行声纹识别、语音识别以及声

7、纹、语义双重识别均可达到９５％以上的识别率。关键词：声纹识别；小波降噪；小波特征提取；深度神经网络Ｉ广州大学硕士学位论文ＡＢＳＴＲＡＣＴＡｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｄｅｖｅｌｏｓｔｈｅｅｒａｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｓＩｏＴｈａｓａｒｒｉｖｅｄｗｉｔｈａｎｐ，ｇ（）ａｓｃｅｎｄｉｎａｍｏｕｎｔｏｆＩＯＴｅｕｉｍｅｎｔｅｍｌｏｅｄｉｎｏｕｒｓｏｃｉｅｔ．Ａｍｏｎｔｈｅｍｓｍａｒｔｈｏｍｅｇｑｐｐｙｙｇ，ｓｓｔｅｍａｓ－ｌａｅｄａｎｉｍｏｒｔａｎｔｒｏｌｅ