基于arm的说话人识别系统的设计与实现

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5、提高了端点检测的准确率和抗噪性，解决了常用端点检测算法在噪声环境中不能有效地分割词语的问题；还提出了基于Fisher比的Bark小波包变换的特征提取算法，明显提高了系统的识别率和鲁棒性，解决了MFCC特征参数在噪声环境中识别率低的问题。本文采用OK6410开发板作为硬件平台，并移植Linux操作系统作为软件平台，在此基础上设计软件框架。首先移植本文研究的说话人识别算法，实现算法各部分功能；其次在硬件平台上实现语音信号的采集，采集的语音数据经过特征提取算法获得Fisher比Bark小波包倒谱系数（

6、FWBCC），使用VQ建立模型，采用欧式距离计算出识别测试模板与模板库中所有模板的误差，找出误差最小的模板作为识别结果；最后在QT用户界面上显示和播报识别结果，并将整个系统移植到硬件平台上进行测试。测试表明，系统达到了预期的设计目标，具有较好的便携性、准确性和鲁棒性，为实际生活中的密码支付提供了一种新的方案。图47幅，表5个，参考文献60篇。关键词：说话人识别系统；ARM；端点检测；特征提取；Linux中图分类号：TN912.3；TP316IDesignandImplementationofSp

7、eakerRecognitionSystemBasedonARMAbstract:Atpresent,thespeakerrecognitionsystemgenerallyusesthePCorserverasaplatform,whichinevitablyexistsintheproblemoflargesize,highpowerconsumption,lowportabilityandpracticality,leadingtotheunpopularity.Aimingatthisp

8、roblem,aportablespeakerrecognitionsystembasedonARMisdesignedandimplemented.Inthesoftwarealgorithm,thebasicalgorithmsofspeakerrecognitionsystemareanalyzedandthenimproved.Inthispaper,anadaptiveendpointdetectionalgorithmbasedontime-frequencyparameterisp