近地无线光通信下变长度语音的卷积神经网络声纹识别

"本文主要探讨了基于变长度语音数据的卷积神经网络(CNN)声纹识别技术在近地无线光通信信道环境下的应用和优化。研究中，针对变长度语音特征参数与CNN输入不匹配的问题，以及无线光通信信道传输引入的噪声影响，提出了一种基于特征聚类的CNN声纹识别方案，旨在提高识别率和鲁棒性。 首先，声纹识别技术因其便捷性、非接触性和高效性在多个领域如司法鉴定、刑事侦查和军事中得到了广泛应用。然而，实际场景中的语音数据通常是变长度的，这给特征提取和后续的识别带来了挑战。传统的特征提取方法，如梅尔频率倒谱系数(MFCC)，得到的特征参数与语音时长紧密相关，与CNN的固定长度输入要求不匹配。 其次，随着无线通信技术的发展，语音传输信道多样化，尤其是在近地无线光通信信道中，语音数据可能携带特定的噪声，这对声纹识别的准确性提出了新的要求。论文针对这一问题，对经过无线光通信信道传输的带噪语音进行了预处理改进，增强了模型对噪声的抵抗能力。 论文的核心贡献在于设计了一种结合特征聚类的CNN声纹识别模型，有效地解决了变长度语音的输入匹配问题，并且在经过无线光通信信道传输的语音数据上提高了识别性能。通过对多种聚类方法的比较，选择了一种适合该场景的方法，使得CNN能够适应变长度语音的输入，提升了识别的准确性和泛化能力。 实验部分，论文在声学-音素连续语音语料库、自建的无噪语音库以及经过近地无线光通信信道传输的带噪语音库上，对比了高斯通用背景模型、身份向量模型和提出的CNN模型。实验结果显示，基于特征聚类的CNN方案在带噪语音库上的表现优于其他两种传统方法。 关键词包括：近地无线光传输信道、变长度语音、卷积神经网络、声纹识别。这些关键词突出了研究的焦点和应用场景，展示了在现代通信环境下声纹识别技术的挑战和解决方案。"