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基于WindowsCE的说话人识别系统的设计与实现的综述报告
WindowsCE是一个嵌入式操作系统，是微软公司推出的一种系列操作系统。此操作系统的特性包括小型尺寸，低功耗，可定制等。随着科技的发展和智能化的提高，WindowsCE被应用于很多领域，例如汽车导航，智能家居等等。一个WindowsCE的说话人识别系统，就是利用该操作系统对于语音的处理能力，设计出一个识别说话人的系统。
一个基于WindowsCE的说话人识别系统，需要经过以下步骤：
1.采集语音信号。通过麦克风实现，将说话人的语音信号转化为数字信号。
2.信号预处理。对采集到的数字信号进行降噪，消除杂音干扰等预处理操作。
3.特征提取。从预处理后的信号中提取特征参数，其中比较常用的特征提取方法有MFCC，LPC等。
4.建立模型。在此步骤，需要借助已有的数据集，采用分类方法如SVM，KNN等算法来建立说话人的模型。
5.识别测试。使用建立好的模型来识别说话人。在识别测试中，如果识别结果与预定义的标签匹配，就成功地识别出了说话人。
以下是一个基于WindowsCE的说话人识别系统的设计与实现：
系统设计：
1.硬件部分：麦克风，采样卡，数字信号处理器等。
2.软件部分：操作系统WindowsCE，开发环境MicrosoftVisualStudio等。
系统实现：
1.采集语音信号。使用麦克风对说话人的语音信号进行采集。
2.信号预处理。通过数字信号处理器对采集到的信号进行预处理，包括高通滤波，降噪处理等。
3.特征提取。使用MFCC方法对预处理后的信号提取特征参数。
4.建立模型。使用LIBSVM工具，构建SVM分类器模型，通过训练数据，建立一个说话人模型。
5.识别测试。使用建立好的模型来识别说话人。对测试说话人的语音信号，进行特征提取，输入到已建好的分类器中进行比较，输出识别结果。
总结：
该基于WindowsCE的说话人识别系统，是一个比较成熟的技术，其应用于智能家居，汽车导航等领域，对于人们的生活带来了极大的便利。通过提取语音信号特征，建立说话人的模型，实现对声音的识别，同时，还可实现语音的合成，从而增加了用户的友好性。目前，该技术仍然存在着一些问题，如训练样本数量不足，说话人的变化引起误识别等问题。但随着技术的提高和智能化的不断发展，相信这个技术未来会变得更加成熟。