说话人识别技术属于生物识别技术的一种,是从语音信号中提取说话人信息,来鉴别说话人身份的技术。与其它生物识别技术相比,说话人识别具有更为简便、自然、准确、经济及可扩展性良好等众多优势。说话人识别在许多领域中发挥了重要的作用,具有广泛的应用前景。 本文首先简要介绍了语音信号分析和处理的基础知识,在此基础上阐述了说话人识别的基本理论。开发了一个基于DSP的说话人识别系统平台,主要就系统的硬件电路设计和软件开发流程进行了详细阐述。 说话人识别的主要过程是预处理、端点检测、提取特征和模式匹配。提取特征采用的是线性预测分析方法(LPC),考虑到本文的说话人识别系统是一个小词汇量的语音控制系统,动态时间规整(DTW)可以满足系统的设计要求,因此识别算法选定为动态时间规整。整个系统采用LPC和DTW作为核心算法。 硬件处理平台以T1公司的TMS320VC5402数字信号处理器为核心,为说话人识别任务的实时实现提供了保证。本文介绍了DSP特点和TMS320VC5402结构,然后提出基于DSP的说话人识别系统。阐述了系统的构成,分析了系统的工作过程,整个系统以TMS320VC5402为核心电路,由TLC320AD50C进行A/D转换,由TMS320VC5402进行训练和识别语音信号。该硬件处理平台数据处理能力强,结构紧凑,运行效率高,硬件电路的设计思路和结构形式有较强的通用性和实用价值。