基于小波神经网络的说话人识别：一种高效识别方法

本篇论文主要探讨了在人工智能领域中利用人工神经网络进行非文本依赖的说话人识别技术。作者白莹，来自华北电力大学（保定）通信与信息系统专业，通过硕士学位论文的形式，深入研究了这一关键技术在实际应用中的可能性。 论文首先阐述了说话人识别的重要性，作为一种生物认证技术，它在人机交互、安全防护、军事和司法等领域具有广泛应用。核心任务是通过声音信号来辨别个体身份，这涉及到语音信号的预处理、端点检测以及特征提取等关键步骤。作者详细地讲解了这些基础技术，旨在确保系统的稳定性和准确性。 在研究过程中，作者构建了一个以BP神经网络为基础的说话人识别系统。BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种经典的多层前向传播网络，它能够通过反向传播算法学习并优化权重，从而实现对输入数据的分类和识别。 为了进一步提升识别性能和效率，论文引入了小波神经网络（Wavelet Neural Network）模型。小波神经网络结合了小波分析的时频特性，能够在时间和频率域同时处理信号，有助于提取更丰富的特征信息。将小波神经网络作为分类器应用于说话人识别系统，实验结果显示，相较于传统的BP神经网络，该方法显示出更快的训练速度和更高的识别率，证明了其在提高识别效率方面的优势。 论文的关键词包括“说话人识别”、“BP网络”、“小波神经网络”以及“LPCC”（线性预测编码）和“MFCC”（梅尔频率倒谱系数），这些都是说话人识别系统中常用的技术手段和特征表示方法。 总结来说，本文通过对两种神经网络模型的比较和实际应用验证，展示了如何利用人工神经网络技术改进说话人识别系统的性能，并为该领域的研究者提供了一种新的有效途径。这项工作对于推进生物识别技术的发展，特别是在安全和隐私保护方面，具有重要意义。