1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人們的交互手段越來(lái)越多樣化，對(duì)身份鑒別的要求隨之越來(lái)越高。生物認(rèn)證技術(shù)基于人們自身的生理和行為特征進(jìn)行身份鑒別，以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，日益顯示出它的價(jià)值。聲紋識(shí)別技術(shù)被認(rèn)為是最自然的生物認(rèn)證技術(shù)，它是一項(xiàng)根據(jù)語(yǔ)音中反映的說(shuō)話人生理和行為特征的語(yǔ)音參數(shù)，自動(dòng)識(shí)別說(shuō)話人身份的技術(shù)。近年來(lái)，聲紋識(shí)別技術(shù)己成為研究領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)。與此同時(shí)，這一技術(shù)也存在著許多問(wèn)題，集中于怎樣從語(yǔ)音信號(hào)中提取盡量多與身份相關(guān)且比較穩(wěn)定的特征信息，以

2、及怎樣進(jìn)行改進(jìn)特征提取的方法，使其針對(duì)現(xiàn)有的特征能得到更好的識(shí)別結(jié)果?！　”疚乃榻B的工作是文本無(wú)關(guān)的聲紋識(shí)別，聲紋識(shí)別的第一步就是對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征參數(shù)的提取與分析，因此提取的特征參數(shù)的好壞，直接影響到識(shí)別結(jié)果。本文從語(yǔ)音中提取MFCC和△MFCC，并采用HMM模型的方法建立模板庫(kù)進(jìn)行聲紋識(shí)別。　　從人耳的掩蔽效應(yīng)出發(fā)，人們提出了臨界頻帶的概念和人耳的等效濾波器組。用等效濾波器組來(lái)改進(jìn)倒譜系數(shù)的提取方法，就得到了MFCC。MFC

3、C采用了一種非線性的頻率單位，以模擬人的聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)。　　MFCC是一種代表頻譜的靜態(tài)參數(shù)，而頻譜的動(dòng)態(tài)特征也被認(rèn)為能夠影響人的聽(tīng)覺(jué)感受。從MFCC對(duì)時(shí)間的一階導(dǎo)數(shù)，我們得到了△MFCC。MFCC以及從MFCC推演得到的△MFCC是一種非常優(yōu)越的特征參量。它們之間的權(quán)重關(guān)系我們也做了相應(yīng)地討論。本文提出了一種MFCC的改進(jìn)方法，通過(guò)加權(quán)，以突出說(shuō)話人特征?！　‰[馬爾可夫模型在聲紋識(shí)別中廣泛使用的識(shí)別方法，關(guān)于它的研究還很多，本文采用了此