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基于DTW的话者识别系统的实现的开题报告

一、选题背景

话者识别是一种能够识别音频信号中的不同讲话者的技术。它应用于广泛的场景,如安全检查,电信诈骗,语音指令，甚至是获取听众反馈等。“话者识别系统”需要在前提条件发生变化的情况下,识别与先前声音信号不同的声音,同时尽量减少误识别率和否认率,从而增强系统的可行性和可靠性。使得这个领域的研究具有重要的应用价值。

目前,话者识别技术主要基于声学特征提取,特征工程,语音模型构建,分类器训练等步骤来实现。语音处理领域中,常用到的声学特征包括MFCC,PLP,MFPLP等。不过,在一些特殊情况下,如噪声环境下或者说话人数量较多时,由于许多声音特征缺乏鲁棒性,因而需要特征提取步骤中添加DTW等算法,对信号间的时间变化进行跟踪,从而提高系统的分辨率和抗噪性。

二、选题意义

随着先进计算机技术和深度学习技术在该领域的兴起,话者识别技术得到了很大的发展。但这些技术仍面临着一些应用场景的局限,如噪音、杂音等复杂环境下的话者识别、说话人信息量少等问题,这也是本论文选题的主要问题。

因此,将DTW（DynamicTimeWrapping）算法与话者识别技术相结合,旨在将其应用于复杂环境下的说话人识别,从而提高系统的识别能力和鲁棒性。该算法以动态规划的方式跟踪不同数据序列之间的相似性,从而提高了模式识别的精度,对于不同的信号输入和输出,有许多变体和扩展能力。通过对多种声音特征和DTW算法的组合比较,探究不同技术的优点和局限,为语音信号处理领域的信号识别、音频识别等研究提供参考。

三、研究目标

本论文的主要研究目标在于设计一种基于DTW的说话人识别系统，并针对实验数据进行实现和研究，提高系统的识别准确度。

为此,本文的具体研究内容包括：

1.设计基于DTW的说话人识别算法,包括数据处理,特征提取,模板比对,判决策略等关键部分的确定和实现。

2.针对已有的声学特征和DTW算法,进行不同组合进行实验比较,并提取关键参数,优化识别系统的性能.

3.在实验参数的基础上,针对实际环境中的噪声,起扬声、背景噪声等异常情况,对DTW话者识别算法的稳健性与实用性进行实验比较、分析。

4.探究与DTW话者识别算法相关的优秀研究领域及未来研发方向，对该领域的发展趋势进行展望。

四、论文结构安排

本文预计的研究结构安排如下：

第一章绪论

1.1选题背景

1.2选择意义

1.3研究目标

1.4论文结构安排

第二章相关技术综述

2.1说话人识别技术的基本框架

2.2动态时间规整算法（DTW）

2.3声音特征提取技术

2.4传统的基于特征工程的说话人识别技术

2.5深度学习在说话人识别中的应用

第三章基于DTW的说话人识别算法

3.1数据集处理及特征提取

3.2基于DTW的参考模板匹配

3.3判决策略

3.4系统优化

第四章系统实现与结果分析

4.1实验设置

4.2实验结果分析

4.3系统稳健性分析

第五章论文总结与展望

5.1研究成果总结

5.2存在问题和展望

参考文献