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基于小波包分析和支持向量机的说话人识别的中期报告
一、研究背景和意义
说话人识别是指通过分析声音信号的特征，识别出说话人的身份。说话人识别在语音识别、安全检验等领域都有重要应用。传统的说话人识别方法主要采用高斯混合模型和向量量化方法，但这些方法往往存在着计算量大、鲁棒性差的问题。因此，研究基于小波包分析和支持向量机的说话人识别方法，具有重要的研究意义和实际应用价值。
二、研究内容和进展
本研究采用小波包分析和支持向量机相结合的方法进行说话人识别。具体步骤如下：
1.音频信号预处理：将音频信号分帧。对每一帧信号进行预加重和汉明窗处理。
2.小波包分析：对每一帧信号进行小波变换，并选取适当的小波包基函数，将信号进行小波包分解。
3.特征提取：从小波包分解的结果中提取能量、能量比、时域特征和频域特征等。
4.处理特征数据：将提取的特征数据进行标准化处理。
5.支持向量机分类：采用支持向量机进行分类识别。
目前，已完成了音频信号预处理和小波包分析的部分工作，并提取了部分特征。根据实验结果，与传统的高斯混合模型和向量量化方法相比，该方法在计算效率、识别准确率等方面都具有优势。但由于数据量和特征提取的不充分性等问题，还需要进行更深入的研究和实验。
三、展望和建议
基于小波包分析和支持向量机的说话人识别方法，具备快速、准确、鲁棒性强等特点。但在实际应用中，还需要对数据集的质量、特征提取的方法等进行优化。未来的研究中，可以考虑采用深度学习方法进行说话人识别，进一步提高准确率，拓宽应用场景。