3 實驗結果與性能分析及結論
　為測試上述識別性能，對其進行了固定文本的說話人識別試驗。試驗中，采用電話信道863語料庫30個說話人共300個錄音文件,文件格式為16 bit線性PCM。為了模擬VoIP中語音壓縮幀，使用G.729聲碼器對原始語音文件進行壓縮。使用每個說話人的一個文件訓練成為模板。測試語音長度為10 s～60 s以5 s為間隔的共11個測試時間標準。這樣，模板庫中有30個模板，測試語音有270個，使用微機配置是：CPU Pentium 2.0 GHz，內存512 MB。
　在實驗中，M和N取64，通過各模版間的匹配，確定了判決門限為0.3時，識別效果最佳。
　為了對比DTW算法的識別性能，采用在傳統(tǒng)說話人識別中廣泛使用的GMM模型作為對比實驗，其中GMM模型使用與DTW算法相同的編碼流特征。
圖4給出基于DTW識別方法與GMM模型(混元數(shù)64)識別G.729編碼方案863語料庫的文本相關說話人的誤識率對比圖。橫坐標代表的測試語音的時長，縱坐標代表識別誤識率。由實驗結果可知在文本相關的說話人識別中，基于DTW算法的識別率在絕大多數(shù)情況下高于GMM模型，且隨著測試語音的增長，優(yōu)勢更明顯。

　為比較特征提取的時間性能和總的時間性能，實驗條件如下：
(1)選擇的50個說話人的語音只進行特征提取，測試語音長度總和在25 min左右；
(2)對測試語音分別進行解碼識別和編碼流的識別，模板數(shù)為10個；
(3)微機配置為：CPU Pentium 2.0 GHz,內存512 MB。
表1為特征提取時間比較結果，表2為說話人識別時間比較結果。

　由實驗結果可以看出，在編碼比特流中進行特征提取時間和識別的(上接第121頁)時間都遠小于解碼重建后的語音特征提取時間和識別時間，滿足實時說話人識別的需要。
在文本相關的說話人識別中，對比使用同樣G.729壓縮碼流特征的GMM模型， DTW方法的識別率和處理效率均高于GMM模型，能夠實時應用于VoIP網(wǎng)絡監(jiān)管中。
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