26年WP 基于深度学习的多说话人身份识别最终稿(16775字).docx

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摘要声纹识别作为生物特征识别技术的重要分支，近年来在身份认证、安全防护等领域展现出了广阔的应用前景。每个人的声纹特征因个体差异而各具特点，经处理后可用于实现说话人的精确识别。深度学习技术的发展，进一步推动了基于神经网络的声纹识别研究。本文在声纹梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征的基础上，提出了基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型的声纹识别方法。本文利用 MATLAB 软件实现了基于所提方法的说话人识别系统。首先，分析了语音信号的产生机制与声纹识别的基本流程，并对声纹识别的不同方法进行了研究。在此基础上阐述了动态时间规整、高斯混合模型及...

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