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说话人识别是语音识别的一种特殊方式，其目的不是识别语音内容，而是识别说话人是谁，即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困难的语音分段问题和时间归整问题，且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种方法。当用于训练的数据量较小时，复倒谱特征可以得到比较稳定的识别性能。VQ的改进方法避免了说话人识别系统的训练时间与使用时间相差过长从而导致系统的性能明显下降以及若利用自相关函数带来的大量运算。-Sp
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本文首先介绍了目前语音识别的发展现状和主要手段，分析了语音识别中所采用的主要特征参数和比较前沿的研究方向，另外着重讲解了语音识别中最常用隐马尔可夫H(MM)模型，及应用广泛的矢量量化方法(VQ)。接着介绍了嵌入式平台，从软、硬件方面着重介绍了与语音识别相关部分的设计包括硬件及相关驱动程序设计，最后介绍了系统实现方法与测试结果。
-This paper describes the current status of the development of speech recognition a
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语音信号处理的课件，包含语音信号的短时分析、特征提取、矢量量化，语音编码、合成与识别.-Speech signal processing courseware, including short-time speech signal analysis, feature extraction, vector quantization, speech coding, synthesis and recognition.
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Speech Coding Standards, SIGNAL PROCESSING TECHNIQUES, STOCHASTIC PROCESSES AND MODELS, LINEAR PREDICTION, SCALAR QUANTIZATION, PULSE CODE MODULATION AND ITS VARIANTS, VECTOR QUANTIZATION, LINEAR PREDICTION CODING, etc.
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Isolated word speech recognition using vector quantization
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