采用MFCC特征参数的GMM模型说话人识别系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

说话人识别技术作为生物特征识别领域的重要分支，近年来发展迅速，并在安全认证、智能交互等领域展现出巨大的应用潜力。

本选题旨在研究基于mfcc特征参数和gmm模型的说话人识别系统，探索提高说话人识别准确率和鲁棒性的方法，为语音识别技术的实际应用提供参考。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

说话人识别技术研究历史悠久，近年来随着机器学习和深度学习技术的发展取得了显著进展。

以下分别对国内外研究现状进行综述：

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将从以下几个方面展开：1.mfcc特征参数提取:研究mfcc特征参数的提取过程，包括预处理、分帧加窗、快速傅里叶变换、梅尔滤波器组和倒谱分析等步骤。

分析mfcc特征参数的物理意义和特点，探讨其在说话人识别中的适用性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验验证和仿真模拟相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解说话人识别技术的发展现状、mfcc特征参数和gmm模型的基本原理、应用现状以及存在的问题等，为本研究提供理论基础。

2.系统设计阶段：根据研究目标和内容，设计基于mfcc特征参数和gmm模型的说话人识别系统的总体框架，包括各个功能模块的设计和算法的选择，并确定实验方案。

3.系统实现阶段：选择合适的编程语言和开发工具，根据系统设计方案进行编码实现，并对各个模块进行单元测试，确保其功能正确性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.改进mfcc特征参数提取方法:针对传统mfcc特征参数对噪声敏感的问题，研究结合谱减法、维纳滤波等降噪技术，提高mfcc特征参数的鲁棒性。

探索mfcc特征参数与其他语音特征参数（如lpcc、delta特征等）的融合方法，构建更有效的说话人特征表示。

2.优化gmm模型训练策略:针对gmm模型参数估计容易陷入局部最优解的问题，研究采用遗传算法、粒子群优化等智能算法，优化gmm模型参数，提高模型的泛化能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘枫,李勃,王浩,等.基于改进mfcc和lightgbm的说话人识别[j].计算机应用,2021,41(12):3462-3468.

[2] 刘建伟,王宏伟,王刚.基于mfcc和gmm-svm的混合模型说话人识别算法[j].电子技术应用,2021,47(04):145-150.

[3] 王治,王成红,王东.融合mfcc和lpcc的gmm-svm说话人识别[j].计算机应用,2020,40(s2):287-291.