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語音是復雜的非線性信號，這使得基于線性理論的傳統說話人識別系統性能難以進一步提高。結合語音特點，基于小波極大模方法（Wavelet Transform Modulus-Maxima Method， WTMM），提出一種語音多分形譜特征（Multifractal Spectrum Feature， MSF）提取方法，并將語音多分形譜特征與傳統特征結合用于說話人識別，實驗表明，在短語音說話人識別中，6維MSF與LPC結合，誤識率相比單獨使用LPC降低了6.4個百分點；而MSF與MFCC、LPC組合，誤識率降至1.2%左右。采用貪婪策略對說話人識別的特征進行優選，從101維特征中優選出13維特征用于識別，實驗結果表明優選后的特征參數能有效降低系統誤識率，提高識別速度，誤識率最低降至1.6%，識別時間減少約86%。
傳統的語音信號處理是基于線性理論的，它基于這樣一個假設，即當分段足夠小時，非線性系統可以用線性系統來近似，但這種近似必然會損失一些有用的信息，使得基于線性理論的系統性能難以進一步提高。從聲學和空氣動力學角度看，語音信號既非確定性的，也非完全隨機的，而是一個非線性過程，因而目前研究的注意力轉向非線性信號分析方法，其中的一個方向就是用分形理論。本文嘗試用多分形理論分析語音信號，從而在一定程度上彌補線性理論描述語音信號的不足，基于統計理論的GMM （Gaussian Mixture Model，高斯混合模型）模型在訓練和識別時都需要充分的數據，才能達到較高的識別率，當進行短語音（2秒左右）說話人識別時，往往難以滿足這一要求，為了從有限的數據中，提取出更豐富的信息，以增加模型的識別能力，我們引入了基于分形理論的說話人特征。
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