1. 研究目的与意义（文献综述）
android是由google公司和开放手机联盟领导开发的，一种基于linux的自由及开放源代码的操作系统。2011年8月2日，android手机在亚太地区市场占据统治地位，终结了诺基亚塞班系统的霸主地位，跃居全球第一。android操作系统有着其自身显著的优势，它的开放性吸引了更多的开发者，开放的平台允许任何移动端厂商及广大的爱好者、开发者加入其中，android平台也快步走向成熟。
作为现在市场上越来越流行的解锁方式，语音解锁，其可靠性远远大于传统的密码设置启动及指纹解锁等等。语音解锁的原理就是要建立声纹和声纹识别。首先用户进行声纹注册，利用声纹特征提取技术获得独一无二的声音特征，建立一个语音的身份证，然后就是通过已有的语音模型与正在验证的用户语音进行对比，判断是否吻合，本文设计的语音解锁是一种双重锁，既要对声音特征进行判断，又要对语言内容进行判断，最后进行解锁。
语音解锁具有一些独特的优势，是其他解锁方式（指纹解锁、手写签名解锁、人脸解锁）所不能比拟的。
2. 研究的基本内容与方案
一个完整的语音识别解锁系统的设计有三个部分：
（1）语音信号预处理。预处理包括去噪和端点检测。将通过麦克风输入的一段模拟语音信号进行抽样量化，转化成数字信号，再对含噪的数字信号进行去噪，通过预加重技术滤除低频干扰提升高频部分，这样能有效的提升清音部分能量、抑制随机噪声和消除直流漂移作用。语音活动检测（voiceactivitydetection，vad）又称语音端点检测，语音边界检，是指在噪声环境中依然可以精确探测到用户是否说话及说到那一段，探测用户输入语音的起点与终点，通常用于语音编码、语音增强等语音处理系统中，起到降低语音编码速率、节省通信带宽、提高识别率等作用。
（2）特征提取。为了尽可能保留说话者的特性说话方式，去除掉非语音方面的影响，本文提取的语音特征是mel频率倒谱系数（melfrequencycepstrumcoefficient，mfcc)。mel频率是基于人耳听觉特征提取出来的，它与hz频率成非线性对应关系，mel频率倒谱系数就是利用这种关系，计算得到hz频谱特征，mfcc随着频率的提高，其计算精度随之下降，所以只利用低频mfcc。它考虑了人类发声与接收声音的特性，具有更好的鲁棒性。mfcc参数将线性频标转化为mel频标，强调语音的低频信息，从而屏蔽了噪声的干扰，有利于识别，而且mfcc参数无任何前提假设，各种情况均可使用，mfcc参数提取过程中需要fft变换，可以顺便获得语音信号频域上的全部信息，有利于端点检测算法。
3. 研究计划与安排
第1周—第3周搜集资料，撰写开题报告；
第4周—第5周论文开题；
第6周—第12周撰写论文初稿；
4. 参考文献（12篇以上）
[1]杨勇义，徐国爱.基于android平台的软件保护技术研究[d].北京邮电大学，2012.
[2]孙贻滋，黄大干.声纹识别技术在电子银行领域的应用[j].金融科技时代，2013.
[3]谭明裕.说话就能发信息[n]电子报,2012.
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