摘要: 传统的会议记录方式存在记录时间周期长、记录内容不准确、难以分辨说话人等问题。在机器学习迅速发展的今天，利用机器学习技术改进传统的会议记录方式，并通过对会议语音的智能记录，最终形成准确的会议记录报告。这种新的会议记录方式满足了会议场... 展开 传统的会议记录方式存在记录时间周期长、记录内容不准确、难以分辨说话人等问题。在机器学习迅速发展的今天，利用机器学习技术改进传统的会议记录方式，并通过对会议语音的智能记录，最终形成准确的会议记录报告。这种新的会议记录方式满足了会议场景下对会议记录的诸多要求，将具有非常大的实用价值与市场竞争力。立足于此，本文采用声纹识别技术实现对会议的智能记录、研究并开发面向会议场景的声纹识别系统，本文工作简述如下： 一、研究声纹识别系统的基础理论：首先，研究声纹识别系统的基本概念、发展历史、基本步骤、基本特点；其次，研究声纹识别系统目前的理论研究进展和系统开发进展，为下文提出的两种算法与系统开发提供理论依据和开发指导。 二、研究小样本条件下准确声纹识别算法：首先，研究会议场景下小样本训练产生的原因，并分析小样本训练存在的问题；其次，提出新型特征提取方法和基于会议场景模型训练方法用于小样本条件下提高系统识别准确率；再次，将算法融入到声纹识别系统中，并介绍算法的执行流程；最后，对算法的有效性进行验证分析，为小样本条件下实现准确的声纹识别目标提供理论依据和实际开发指导经验。 三、研究强噪条件下可靠声纹识别算法：首先，研究会议场景下噪声的来源及特点，并对会议噪声按其特点进行分类；其次，提出新型分类噪声去除方法和会议背景噪声学习补偿方法用于去除会议噪声；再次，将算法融入到声纹识别系统中，并介绍算法的执行流程；最后，对算法的有效性进行验证分析，为强噪条件下实现可靠的声纹识别目标提供理论依据和实际开发指导经验。 四、开发并实现智能会议记录系统：首先，对智能会议记录系统进行需求分析；其次，介绍系统的架构，并在此架构基础上，分别阐述终端侧模块、通信模块、服务器侧模块的具体实现流程；最后，对系统功能、系统性能进行多方面的测试验证其实用性和功能性。 收起