基于仿生模式识别的说话人辨认方法研究

仿生模式识别方法模仿了人类进行事物分辨过程中的行为特征,强调了类内事物的相关性,利用"熟识"程度代替"分类"。与传统模式识别方法注重发掘类间特征差异性相比,给出了一种新的思路。仿生模式识别方法的难点在于针对同一类事物的有限个样本在特征空间中建立有效的连续覆盖。提出了一种利用改进的最近邻方法产生类覆盖区的新算法,该算法认为同一类中任意两个样本间的特征是渐变的,从而生成更多虚拟的样本点,并根据两个样本特征点之间的距离确定虚拟样本点的覆盖范围。利用该算法实现了说话人识别系统,实验表明该方法能够有效地排除冒充者话音的干扰,在有大量冒充说话人的实验环境下,能够大大提高系统的识别率。