双层声纹识别算法：VQ矢量量化与HMM结合

"基于VQ和GMM的双层声纹识别算法1" 声纹识别是一种生物特征识别技术，主要用于确认或验证说话人的身份。它利用每个人独特的嗓音特性来进行个体辨识。本文提出了一种双层声纹识别算法，该算法结合了VQ（矢量量化）和HMM（隐马尔科夫模型）的技术，旨在为盲人设计一种高效、低功耗的嵌入式说话人识别系统。 VQ矢量量化是信号处理中的一种方法，它将复杂的语音信号转换成一组简化的代表矢量。在声纹识别中，VQ被用来对模板库中的语音特征进行压缩和编码。通过这种方法，算法能快速地进行初次筛选，排除不匹配的模板，从而减少后续处理的计算量，降低系统功耗。 HMM是一种统计建模技术，常用于序列数据的建模，如语音识别。在声纹识别中，离散HMM可以捕捉语音信号的时间序列特性，对经过VQ初步筛选后的模板进行精细匹配。每个HMM状态代表一个特定的语音段，而状态之间的转移概率则反映了不同语音段之间的连续性。通过学习和解码过程，HMM可以有效地识别出最有可能对应输入语音的模板，提高识别准确性。 该双层声纹识别算法首先应用VQ进行粗略匹配，减少搜索空间，然后利用HMM进行精确定位，实现高精度识别。这种方法在保证识别率的同时，显著减少了识别时间，提高了系统的运行效率。实验结果证实了该算法的有效性，表明它能在保持良好识别性能的同时，降低系统功耗，适合于嵌入式环境中的实时应用。 关键词: 声纹识别、矢量量化、隐马尔可夫模型、双层识别、盲人辅助技术、嵌入式系统 中图分类号: TN912.34（信息技术、计算机科学领域） 文献标志码: A（表示具有较高学术水平的科研成果） 文章编号: 1673-808X(2017)01-0008-07（期刊文章的唯一标识符） 此研究对于开发针对特殊群体的语音识别技术具有重要意义，不仅提升了盲人辅助设备的实用性，也为其他低功耗、高效率的声纹识别系统设计提供了参考。