基于拓展和聚类的情感鲁棒说话人识别研究的中期报告本研究旨在探索基于拓展和聚类的情感鲁棒说话人识别方法。本报告详细介绍了已完成的工作和下一步的计划。已完成的工作：1.构建基础数据库为了进行实验和评估，我们收集了一个中文说话人情感数据库，包含了20个说话人的音频数据和他们对每个音频的情感标注。这个数据库可以作为训练和测试说话人识别模型。2.提取语音特征我们使用了两种不同的特征提取方法：Mel频率倒谱系数（MFCC）和LinearPredictionCoefficients（LPC）。这两种方法都可以提取不同的语音特征，其中MFCC更适合于说话人识别，而LPC更适合于语音合成。3.应用拓展算法我们应用了两种拓展算法：GaussianMixtureModel-BasedUniversumExtension(GMM-UE)和，RelaxedIncrementalExtension(RIE)。这两种算法都用于扩展训练集，使得训练集更加丰富并提高说话人识别的准确率。下一步的计划：1.应用聚类算法我们计划应用k-means聚类算法对扩展的训练集进行聚类，并将聚类中心作为代表特征进行说话人识别。这有助于增加模型的鲁棒性和准确率。2.比较和优化方法我们计划比较和优化MFCC和LPC特征提取方法、GMM-UE和RIE算法以及不同的聚类算法，以提高说话人识别的准确率和鲁棒性。3.实验评估我们计划对优化后的说话人识别模型进行实验评估，并与已有的方法进行比较。同时，我们将探索扩展和聚类方法在其他语音任务中的应用。