基于小波分析的语音特征参数及其在说话人识别中的应用研究的中期报告1.研究背景及意义说话人识别是语音信号研究领域的重要研究方向之一。在现实生活中，人们通过声音来识别对方的身份，识别应用广泛，如银行电话自助服务、安全控制等都需要语音识别技术的支持。因此，研究说话人识别技术，对提高语音识别的准确度和实用性具有重要意义。小波分析作为数字信号处理中一种强大的分析工具，可以用于分析语音信号中的时间-频率特征。因此，基于小波分析的语音特征参数在说话人识别中具有广泛的应用前景。2.研究内容本研究旨在通过小波分析提取语音特征参数，在说话人识别中进行分类。具体的研究内容包括：（1）语音数据采集与预处理，采用开源的语音库进行语音数据的采集，通过预处理将语音信号转换为数字信号。（2）小波分析的理论研究，探究小波分析在语音信号分析中的原理及应用方法。选择合适的小波函数，进行小波分解和小波重构，分析语音信号的时间-频率特征。（3）提取语音特征参数，将小波分析得到的语音信号频域特征进行特征提取，得到一组有用的特征参数。（4）分类识别，使用各种分类算法对不同说话人的语音特征向量进行分类，判断说话人的身份识别。3.预期贡献本研究的预期贡献包括：（1）基于小波分析的语音特征参数提取方法，为说话人识别提供了一种新的思路和方法。（2）提高了语音识别的准确度和实用性，为语音技术应用做出了重要贡献。（3）为小波分析在语音信号处理中的应用提供了一个新的实验平台，丰富了小波分析在数字信号处理领域的应用研究。