基于HMM的声纹考勤算法改进

将声纹识别技术应用于签到系统,具有更为简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势。但在声纹考勤过程中,如果模型库中的模型数量过大,逐个匹配就会严重影响签到的实时性。文章研究改进的分组模型将具有相近声道特征的签到人分为同一组,在识别时只对同组模型进行计算,提高系统运行效率。同时为了弥补该种方法所牺牲的少量识别率,根据声音的物理特性,论文提出音调和音色的双特征HMM模型,提高系统识别率。