1. 研究目的与意义（文献综述）

1、概念基于labview的声纹识别系统设计是一种虚拟仪器技术的应用，是指通过labview软件编写控制程序，与声卡、话筒等计算机技术组合在一起构成一种声纹识别的虚拟仪器，使用该仪器可以完成声音的采集、识别、分析、显示等功能，多用于需要对声音进行分辨的场所，如安检和寻找犯罪嫌疑人等。该技术使用方便应用广泛，对于我们日常的生产和生活有着重要的意义。 随着计算机技术、大规模集成电路技术和通讯技术的飞速发展，仪器技术领域也发生了巨大的变化，虚拟仪器的概念最开始是由美国一家公司提出来的，经过了多年的发展其技术逐步成熟，现在已经大量的运用于工业生产实践之中了。虚拟仪器就是通过应用软件将通用计算机与各种功能的硬件设备结合起来，用户可以通过丰富和易操作的图形界面来操作计算机，对被测试的物理设备进行各种物理量的采集，分析，判断，显示和存储等。虚拟仪器是计算机技术与仪器技术结合的技术，他将计算机资源与仪器硬件，数字信号处理技术结合，利用一种或多种功能的通用模块，调用不同功能的软件模块，就能组成不同的仪器功能。虚拟仪器一般由各种功能的硬件模块和计算机软件组成，在虚拟仪器中，操作者通过操作计算机软件生成的仪器软面板对仪器进行操作，通过仪器驱动程序将指令发送到各个驱动设备，完成不同的测试任务，然后将采集的数据进行数据处理分析，结果显示等，所以虚拟仪器和传统仪器最大的不同就在与软件。 labview是一种程序开发环境，由美国国家仪器（ni）公司研制开发，类似于c和basic开发环境，但是labview与其他计算机语言的显著区别是：其他计算机语言都是采用基于文本的语言产生代码，而labview使用的是图形化编辑语言g编写程序，产生的程序是框图的形式。 labview软件是ni设计平台的核心，也是开发测量或控制系统的理想选择。 labview开发环境集成了工程师和科学家快速构建各种应用所需的所有工具，旨在帮助工程师和科学家解决问题、提高生产力和不断创新。基于labview开发声纹识别系统有着编程方便快捷等优势，labview通过多年的发展，已经成为了编写虚拟程序软件的不二选择。

2、研究现状传统的测试技术由于硬件价格昂贵,不同的测试对象其硬件平台不一样,导致了现代测试技术中其发展比较滞后。随着计集、控制、数据分析和显示,能够实现传统仪器的功能。与传统的测算机总线技术、软件技术的发展,自动测试系统发生了巨大的变化。虚拟仪器的出现是仪器发展史上的一场革命,代表着仪器发展的最新方向和潮流。虚拟仪器利用计算机来控制相应的与其连接的,具有仪器功能的硬件,能够完成对输入、输出信号的采量仪器的设计方法相比,它具有成本低、功能强大、集成度高、质量可靠、维护方便等优点。

3、发展概况虚拟仪器技术的发展及其在国民经济发展中的重要作用现代仪器仪表技术是计算机技术和多种基础学科紧密结合的产物.随着微电子技术、计算机技术、软件技术、网络技术的飞速发展,新的测试理论、测试方法、测试领域以及新的仪器结构不断出现,在许多方面已经冲破了传统仪器的概念,电子测量仪器的功能和作用发生了质的变化. 虚拟仪器是在pc基础上通过增加相关硬件和软件构建而成的、具有可视化界面的可重用测试仪器系统。和传统仪器相比,虚拟仪器具有巨大的优越性:

2. 研究的基本内容与方案

1、总体设计：本文设计的声卡信号采集及分析系统主要是应用计算机上的声卡对声音信号进行数据采集、显示、波形存储和回放。能够对信号参数测量结果、幅度相位谱、功率谱等进行波形显示。该系统主要由以下几个模块组成:

1)配置声卡参数。在配置参数前面板上对设备id、采样模式、每通道采样数、采样频率、采样通道类型、采样比特率等进行设置。

2)启动采集。该模块包括声音信号采集波形和保存及停止三部分。保存时,系统开始保存从声卡采集的声音信号,动态地显示在波形图中,并提示用户设置文件保存路径。

3. 研究计划与安排

第一阶段：2月至3月中旬认真做好准备工作，查阅相关资料并完成开题报告的书写。

第二阶段：3月中旬到4月初对本次毕业设计需要的labview软件熟悉并了解相关的应用。

第三阶段：4月整理本次毕业设计所用的题目，并进行相应的labview程序编写。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 陈杰等，传感器与检测技术，高等教育出版社，2002
[2] 徐煜明、韩雁， 单片机原理及接口技术，电子工业出版社，2006
[3] 于长官，自动控制技术及应用，哈尔滨工业大学出版社，2007
[4] 张雪娟、宣乐飞， proteus软件在实践中的应用，计算机时代，2010

[5] [5]dorota kamińska，efficiency of chosen speech descriptors in relation to emotion recognition， eurasip journal on audio, speech, and music processing，2017

[6] [6]romi zauml;ske，it doesn’t matter what you say: fmri correlates of voice learning and recognition independent of speech content，cortex，2017