文本依赖的语者识别技术的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第10-11页 |
| ·论文的主要研究成果 | 第11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 文本依赖的语者识别技术概述 | 第13-27页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·语者识别的基本原理和系统结构 | 第13-14页 |
| ·语者识别中语音的预处理和特征提取 | 第14-16页 |
| ·人体发声原理 | 第14页 |
| ·语音的预处理 | 第14-15页 |
| ·语音的特征提取 | 第15-16页 |
| ·语者识别中的模式匹配方法 | 第16-25页 |
| ·混合高斯模型 | 第16-18页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第18-25页 |
| ·小结 | 第25-27页 |
| 第三章 Sphinx系列软件分析 | 第27-57页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·自动语音识别简介 | 第27-31页 |
| ·声学模型 | 第28-30页 |
| ·语言模型 | 第30-31页 |
| ·发音词典 | 第31页 |
| ·解码器 | 第31页 |
| ·sphinx系列语音识别软件简介 | 第31-32页 |
| ·Sphinxbase软件分析 | 第32-34页 |
| ·Sphinxtrain软件分析 | 第34-50页 |
| ·Sphinxtrain简介 | 第34-35页 |
| ·训练前的数据准备 | 第35-37页 |
| ·声学模型的训练过程 | 第37-42页 |
| ·模型初始化 | 第42页 |
| ·BW算法的实现 | 第42-45页 |
| ·语言问题的生成 | 第45-49页 |
| ·用于状态绑定的决策树的生成 | 第49-50页 |
| ·Sphinx-4软件分析 | 第50-55页 |
| ·Sphinx-4简介 | 第50-51页 |
| ·FrontEnd模块 | 第51-53页 |
| ·Linguist模块 | 第53-54页 |
| ·Decoder模块 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于音素的语者识别系统的研究与实现 | 第57-67页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·传统基于HMM的语者识别系统 | 第57-58页 |
| ·基于音素结构GMM的语者识别系统 | 第58-60页 |
| ·音素结构GMM模型 | 第58-59页 |
| ·音素分组的选择 | 第59-60页 |
| ·模型的训练 | 第60页 |
| ·基于自动语音识别的语者识别系统 | 第60-62页 |
| ·基于自动语音识别的语者识别技术介绍 | 第60-61页 |
| ·模型的训练 | 第61-62页 |
| ·本文语者识别系统的实现 | 第62-65页 |
| ·语音识别系统总体结构 | 第62-63页 |
| ·音素分段模块的实现 | 第63页 |
| ·识别模块中打分策略 | 第63页 |
| ·音素分组的方法 | 第63-64页 |
| ·音素模型的训练 | 第64-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第67-75页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·实验语音库说明和语音库设计选取 | 第67页 |
| ·音素聚类实验 | 第67-69页 |
| ·音索分段实验 | 第69-70页 |
| ·文本依赖的语者识别系统对比实验 | 第70-73页 |
| ·小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·论文工作总结 | 第75页 |
| ·进一步的研究工作 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第80页 |
