优化参数提升：高斯混合声纹识别系统的性能研究

本文主要探讨了高斯混合声纹识别系统的研究，作者殷海宁在河海大学能源与电气学院的背景下，针对该系统的关键参数进行了深入分析。高斯混合声纹识别系统是基于统计模型，利用高斯分布函数来模拟说话人的声纹特征，它在语音识别领域有着广泛应用，特别是在安全性要求高的场合，如网络安全和个人身份验证。 文章首先介绍了声纹识别技术的基本原理和优势，包括其非接触性、便利性和用户接受度高等特点，尽管存在识别率不高、受环境因素影响等问题。然后，作者重点聚焦于高斯混合模型在声纹识别中的应用，指出GMM模型因其高识别率而成为主流选择。 在实际的系统设计上，文章详述了在个人计算机（PC机）环境中构建高斯混合声纹识别系统的步骤，包括语音采集、声纹特征提取、模型建立与更新、说话人鉴别以及数据库管理等模块。系统过程分为训练和测试两阶段，其中训练阶段用于收集和学习说话人的声纹样本，测试阶段则用来验证识别性能。 研究的核心内容围绕几个关键参数展开：测试语音长度T、高斯模型的混合度M和帧长L。实验结果显示，语音长度的增加有助于提高识别率，而选择适当的混合度M（如16阶）和帧长L（如32毫秒）可以优化系统性能，达到较好的识别效果。然而，实际应用中还需要考虑到各种可能影响声纹识别准确性的因素，如噪声干扰、说话者状态变化等。 这篇论文提供了一个实用且理论结合实践的研究框架，对于理解高斯混合声纹识别系统的参数选择及其对系统性能的影响具有重要意义，为相关领域的研究者和工程师提供了有价值的参考。