将维空间中的矢量按种准则用维空间中的矢量,表示。 输入矢量量化矢量,码书或码本码书容量码字对语音信号，在已知训练数据的情况下，的准则是给定的码本容量为时，使量化最小失真。 图给出了基于的说话人识别系统框图。 图基于矢量量化的说话系统框图识别结果识别训练语音信号预处理特征提取产生码书码书存储相识度匹配判别逻辑二〇二年十月三十日星期五对于基于的说话人识别技术来说，码本的产生会直接影响到识别的效果。 码本形成过程是将所提取出的各个特征矢量集合，按照种准将具有相似特征的矢量归到个集合里，用个具有代表性的矢量来表示。 码本形成的基础是初始码本的选择，目前在算法的实现过程中，初始码本的选择采用了种在训练数据中找到距离最远的个矢量，这种方法便于实现。 码本设计采用算法，算法是三人在提出的，是基于最近邻法则把训练序列分配到与它欧式距离最小的码字的簇中，从而形成很多个子集，计算各子集的形心和平均失真，直迭代计算，并不停地对码本进行修改直到性能满足要求或不能再改进为止。 空胞腔处理在此主要讨论基于说话人识别模型的算法中的空包腔处理问题。 所给方法的优点首先是在分裂大包腔时选择子包腔码字更具有代表性，从而使得系统在重新聚类中避免再次出现空包腔的可能性其次，该方法对于系统没有信息冗余的情况下，可避免信息的损失，对保持矢量在空间分布的完备性有定的意义为了对空包腔处理作出更清楚地说明，图中给出加入空包腔的算法流程。 图中,基于倒谱的基音特征提取算法易实现，且算法属于频域提取，抗噪声性强，适合在系统中应用。 基于倒谱的基因提取法基于倒谱的基音提取算法，首先要计算语音信号的倒谱特征，对于给定的个语音信号，其倒谱定义为其频谱的绝对值取自然对数后的傅里叶逆变换。 即二〇二年十月三十日星期五由于语音信号可看作是声门脉冲激励经声道响应滤波而得，即∗倒谱域中的基音信息和声道信息可以别看做是相对分离的。 采用倒滤波的方法可以分离并恢复出和。 对于清音为或者的数字信号，再对转换后的信号进行修改删除强化，并在其他系统芯片中把数字数据转译回模拟数据或实际环境格式。 它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每二〇二年十月三十日星期五秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，在数字化电子世界中越发重要的电脑芯片。 它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。 自芯片问世以来，在年的时间里，它得到了极为迅速的发展。 世界上生产芯片的厂家主要有美国的德克萨斯仪器公司，简称模拟仪器公司，简称和公司等，其中应用最为广泛的是公司生产的系列芯片。 自年代初公司推出第代产品以来，相继推出了定点和浮点两大类别多代产品，现已形成了和三大芯片系列。 公司的芯片市场大约占全世界份额的，公司已是世界上最大的芯片供应商，它的系列产品已经成为当今世界上最有影响的芯片。 通过实现语音门锁的设计，在芯片的选择上将采用公司的芯片，因为该芯片在各种语音应用领域被广泛应用，而且它比该系列的其他芯片相比，具有更快的运算速度更高的性能同时低功耗低价格和性价比高等特点。 的特点的结构是针对算法模型进行构造的，所有的都包含有算法的特征。 即是，单周期快速运算，能取两个以上操作数，允许任意计算次序，保证快速的乘累加运算能产生循环寻址和位翻转寻址等信号处理算法需要的特殊寻址有相应的硬件循环缓冲区，能执行零开销的循环和转移操作具有串口控制器定时器等丰富的外设资源。 因此，数字信号处理的上述特点要求必须是专门设计的，典型的设计要满足，不论是语言信号，还是图像信号处理算法运算量大，要求速度快且实时信号处理算法通常需要执行大量的乘法和累加运算，具有些特定模式，要求专门的接口。 大部分时间信号处理算法花在执行相对小循环的操作