1. 研究目的与意义
说话人识别系统的开发具有重大的社会和经济意义。随着网络信息化技术的迅猛发展，身份验证的便捷化、隐形化、数字化显得越来越重要。说话人识别属于生物特征识别的一种，也称声纹识别。根据语音识别的基本原理，从语音信号中提取共性信息和共性特征，从而对说话人的身份进行辨认。说话人识别在人的身份识别领域具有广泛的研究价值和应用前景。
基于以上原因，我选择了#8220;说话人识别特征提取研究 #8221;为毕业设计题目。再加之我个人特别感兴趣关于语音识别和说话人识别的问题，通过这个课题我可以较好的锻炼科学研究的能力，所以选择了该系统的特征提取部分为自己的毕业设计工作。
2. 研究内容和预期目标
在本系统的开发中本人负责识别特征的提取，说话人识别实质上就是一个模型识别的问题，它的基本原理是为每个说话人建立一个能够描述其个体生理特征的语音模型，把这个模型作为识别时的对比参考模型库，然后根据采样得到的个体语音进行对比分析。
本人在系统中负责的这部分要解决的关键问题如下：首先，要对原始的信号进行预处理，如采样、量化、预加重、加窗等；其次，实现语音特征参数的提取功能，在系统中要对每个说话人提取语音特征参数进行学习训练，进而建立一个参考模板库；再次，将所提取的语音特征参数与训练阶段所得到的参考模板库进行对比分析。
3. 国内外研究现状
目前，国际上对语音识别的研究正趋于商品化和实用化，移动互联网的兴起成为ASR最重要的应用环境之一。在Google引领下，互联网、通信公司纷纷把语音识别作为重要研究方向，包括Android系统内嵌语音识别技术、Google语音翻译、iPhone上的Siri软件等。
在国内，说湖人识别技术的研究工作近年来也得到了迅速的发展，自从国家于1987年开始执行863计划后，国家863计划的智能计算机专家就为说话人识别技术的研究进行了专门立项。目前一些大学和研究机构如北京大学、清华大学、中科院声学所、中科院自动化所等在说话人识别领域展开了大量的研究工作，并取得了丰硕的研究成果。
4. 计划与进度安排
论文的撰写方案：
本人计划于18年1月开始查阅相关论文撰写资料，3月中旬定论文提纲，4月份完成论文的撰写工作，5月底定论文终稿，6月份答辩。
5. 参考文献
[1]拉宾纳，谢弗. 朱雪龙等译. 语音信号数字处理. 北京: 科学出版社，1983.
[2]杨行俊，迟惠生. 语音信号数字处理. 北京: 电子工业出版社，1998。
[3]杨大利，徐明星，吴文虎. 语音识别中一种新的特征参数选择方法. 清华大学报（自然科学版），2003.
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