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基于Fisher准则的说话人识别特征参数提取研究的任务书
任务书
一、任务背景
在现代社会中，语音识别技术已得到广泛应用，其中自然语言处理和语音识别技术给人们生活带来了很多方便。而说话人识别作为语音识别的一个分支，在安全监控和语音身份验证等领域中也发挥着重要作用。说话人识别技术可以通过对说话人的语音特征进行提取和分析，来实现对不同说话人的辨别。
为了提高说话人识别的精度和效果，本任务将研究基于Fisher准则的说话人识别特征参数提取方法，探索在多种环境下的说话人识别算法。
二、任务内容
本任务旨在研究基于Fisher准则的说话人识别特征参数提取方法。任务内容包括：
1.研究说话人识别的基本原理和技术，并对比分析多种识别算法的优缺点。
2.研究和掌握基于Fisher准则的说话人识别特征参数提取方法，进行实验研究和数据分析。
3.分析实验结果，比较Fisher准则和其他识别算法的实验效果，探讨Fisher准则在语音信号处理中的应用。
4.对比分析不同识别算法在不同环境下的表现，包括语音环境、说话人个体差异等因素的影响，并寻找相应的解决方案。
三、任务要求
1.具备一定的计算机科学和信号处理基础，熟悉Python等常用编程语言。
2.具备一定的数学基础，尤其是概率论、统计学、线性代数、优化算法等方面的知识。
3.熟悉说话人识别算法并了解相关研究领域的进展。
4.熟练掌握基于Fisher准则的说话人识别特征参数提取方法，了解相关理论和算法。
5.具备一定的实验研究和数据分析能力，能够进行数据采集、处理和分析实验结果。
6.能够准确撰写实验报告，总结实验结果，对研究进行深入探讨。
四、参考文献
1.Deng,J.,&Li,X.(2005).AcomparisonoffeaturenormalizationmethodsforMandarinspeakerrecognition.PatternRecognition,38(12),1-15.
2.Hsu,C.C.,Chan,P.,&Zheng,Y.(2007).Utterance-basedspeakerrecognitionsystemforforensicapplications.IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,15(8),2289-2297.
3.Kumar,A.,&Jha,R.K.(2015).Asurveyonspeakeridentificationandverificationusingneuralnetwork.InternationalJournalofAdvancedResearchinComputerandCommunicationEngineering,4(7),82-90.
4.Reynolds,D.A.,&Rose,R.C.(1995).Robusttext-independentspeakeridentificationusingGaussianmixturespeakermodels.IEEETransactionsonSpeechandAudioProcessing,3(1),72-83.
5.Zhang,X.,Marasek,K.,&Liu,W.(2018).Deeplearningforspeakerrecognition:acomprehensivereview.SpeechCommunication,99,1-21.
五、参考方法和技术
1.隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）
2.高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）
3.支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）
4.深度学习（DeepLearning）
5.Fisher准则（FisherCriterion）