基于声纹中反映说话人生理和行为特征的语音参数

针对问题二：利用提取的说话人的MFCC特征参数建立说话人模型或声纹识别模型。 首先对MFCC进行主成分分析(PCA)降维，然后建立矢量量化(VQ)声纹识别模型。 对于问题3：关键词：声纹识别倒谱系数（MFCC）语音评估系统VQ问题1重述生物识别认证是通过人体特征进行个人身份认证的重要手段，包括人脸识别、虹膜识别、指纹识别、姿势等方法人脸识别、声纹识别广泛应用于国防、军事、民用等多个领域，推动信息产业的蓬勃发展。 声纹识别又称说话人识别，是利用计算机通过分析说话人声音的特征来自动识别说话人的身份。 声纹识别分为两类：文本相关的说话人和文本无关的说话人识别。 文本无关是指讲话者的讲话内容不受限制，文本相关是指讲话者的讲话内容必须是指定的内容。 评价声纹识别方法或模型最重要的指标是识别准确率。 精度越高，越适合实际应用。 评估的另一个重要指标是识别所花费的时间，即从输入待识别说话者的语音到输出识别结果的语音的时间。 时间越短越好。 请尝试利用采集到的说话人语音数据（文本相关和文本无关）完成以下几点： 1）建立代表说话人身份的语音特征模型，通过编程从语音数据中提取说话人特征； 2）利用说话人特征构建说话人模型或声纹识别模型；