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本文介绍了基于μ'nSP 内核的SOC 上的说话人识别算法改进的研究及实现。采用
一种改进的端点检测算法，提高了识别率。并利用随机语音提示的方式，来解决身份确认中的录音作弊问题。取得了良好的效果。
随着计算机技术及 Internet 的日益发展，信息安全问题日趋重要，结合生物特征的安
全验证是当前的研究热点，而说话人识别即是生物识别技术的一种。
说话人识别又称声纹识别，是由计算机利用语音波形中所含的反映特定说话人生理和
行为特征的语音特征参数来自动识别说话人身份的技术。在说话人识别系统的实用化过程中，错误的语音端点检测是促使其在噪声环境下性能急剧下降的一个主要原因。好的语音端点检测算法可以极大提高系统的识别率。在说话人识别系统应用中，利用说话人的语音录音信息来通过身份认证的行为，严重影响了系统的安全性。如何解决这一问题也成为实用化的关键因素之一。传统的说话人识别理论研究是基于PC 机，而其实用化的研究则必须基于嵌入式平台。本文采用了不同于传统的双门限端点检测算法的另一改进算法，有效提高了识别率。采用随机语音提示的方法，防止录音欺骗。其硬件平台，是基于μ'nSP 内核的SPCE061A 片上系统。
一种改进的端点检测算法，提高了识别率。并利用随机语音提示的方式，来解决身份确认中的录音作弊问题。取得了良好的效果。
随着计算机技术及 Internet 的日益发展，信息安全问题日趋重要，结合生物特征的安
全验证是当前的研究热点，而说话人识别即是生物识别技术的一种。
说话人识别又称声纹识别，是由计算机利用语音波形中所含的反映特定说话人生理和
行为特征的语音特征参数来自动识别说话人身份的技术。在说话人识别系统的实用化过程中，错误的语音端点检测是促使其在噪声环境下性能急剧下降的一个主要原因。好的语音端点检测算法可以极大提高系统的识别率。在说话人识别系统应用中，利用说话人的语音录音信息来通过身份认证的行为，严重影响了系统的安全性。如何解决这一问题也成为实用化的关键因素之一。传统的说话人识别理论研究是基于PC 机，而其实用化的研究则必须基于嵌入式平台。本文采用了不同于传统的双门限端点检测算法的另一改进算法，有效提高了识别率。采用随机语音提示的方法，防止录音欺骗。其硬件平台，是基于μ'nSP 内核的SPCE061A 片上系统。
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