文本相关的语音锁设计

李政仪; 宫二玲

doi:10.13873/j.1000-9787(2019)11-0072-03

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文本相关的语音锁设计

设计与制造 | 更新时间：2025-09-11

- 文本相关的语音锁设计
- Design for text-dependent voice lock
- 传感器与微系统 2019年第11期页码：72-74
- 作者机构：
  
  1. 长沙民政职业技术学院软件学院
  2. 国防科技大学智能科学学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  湖南省教育厅科学科研优秀青年资助项目(14B016)
- DOI：10.13873/j.1000-9787(2019)11-0072-03
  中图分类号： TS914.211.7;TN912.34
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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李政仪, 宫二玲. 文本相关的语音锁设计[J]. 传感器与微系统, 2019,(11):72-74.

LI Zhengyi, GONG Erling. Design for text-dependent voice lock[J]. 2019, (11): 72-74.
李政仪, 宫二玲. 文本相关的语音锁设计[J]. 传感器与微系统, 2019,(11):72-74. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2019)11-0072-03.

LI Zhengyi, GONG Erling. Design for text-dependent voice lock[J]. 2019, (11): 72-74. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2019)11-0072-03.

摘要

设计了一种文本相关语音锁。提取语音的梅尔频谱倒谱系数(MFCC)及其一阶差分特征

利用矢量量化算法

训练说话者的语音特征模型。通过设计实验

分析了在不同的码本数量、语音样本信噪比水平、语音特征类别组合的情况下

系统的识别效果。实验结果表明:在一定的信噪比下

码本数量N=48时

识别准确率达到95%以上。移植到嵌入式平台后可正常运行

说明算法能够满足工程实用性要求。

Abstract

A text-dependent voice lock is designed. The Mel frequency cepstrum coefficient（MFCC） and its firstorder difference is extracted as the features of voice. The speaker’s voice feature model is trained by using vector quantization algorithm. Identification effect of system is analyzed

under different number of code in the codebook

different SNR of speech sample combination via design experiments. The results demonstrate that the identification accuracy can reach above 95 %. while code number N is 48

under certain SNR. The algorithm can run normally after transplanted to embedded platform

can meet requirement of engineering practicality.

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