话者识别中失配信息补偿理论和方法研究
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-13页 |
表格 | 第13-14页 |
插图 | 第14-16页 |
第一章 绪论 | 第16-30页 |
·话者识别概述 | 第16-18页 |
·话者识别发展介绍 | 第16-18页 |
·话者识别的分类 | 第18页 |
·文本无关话者确认系统 | 第18-21页 |
·文本无关话者确认系统 | 第19页 |
·话者确认系统的评测标准 | 第19-21页 |
·话者识别中的失配补偿问题 | 第21-25页 |
·语音类失配 | 第22-23页 |
·外部干扰失配 | 第23-25页 |
·论文主要内容与安排 | 第25-30页 |
第二章 话者确认中失配补偿基本方法与思想 | 第30-46页 |
·引言 | 第30-32页 |
·话者识别系统中的UBM | 第32-33页 |
·特征域失配补偿 | 第33-38页 |
·倒谱均值方差规整 | 第34-35页 |
·RASTA滤波 | 第35-36页 |
·特征弯折 | 第36-37页 |
·特征映射 | 第37-38页 |
·模型域失配补偿 | 第38-41页 |
·说话人模型合成 | 第39-41页 |
·评分域失配补偿 | 第41-43页 |
·零规整 | 第41-42页 |
·测试规整 | 第42页 |
·信道评分规整 | 第42-43页 |
·现有失配方法对比与分析 | 第43-44页 |
·本章小结 | 第44-46页 |
第三章 基于因子分析的话者确认失配补偿 | 第46-72页 |
·引言 | 第46-47页 |
·因子分析 | 第47-48页 |
·因子分析用于话者确认失配补偿的思想 | 第48-49页 |
·因子分析话者模型的估计 | 第49-58页 |
·EM 统计量的计算 | 第52-53页 |
·失配因子的估计 | 第53-54页 |
·话者因子的估计 | 第54-55页 |
·失配信息空间的估计 | 第55-58页 |
·失配补偿的测试方法 | 第58-59页 |
·短语音的语音类失配补偿 | 第59-63页 |
·话者信息空间估计 | 第60-61页 |
·MAP 与话者信息空间对比 | 第61-63页 |
·实验 | 第63-67页 |
·实验数据集 | 第63页 |
·JFA 用于GMM-UBM系统 | 第63-64页 |
·失配空间大小的影响 | 第64-65页 |
·语音长度的影响 | 第65-67页 |
·短语音语音类失配补偿实验 | 第67-69页 |
·实验数据集 | 第67-68页 |
·话者信息空间大小的影响 | 第68页 |
·话者模型混合度大小影响 | 第68-69页 |
·本章小结 | 第69-72页 |
第四章 基于CUBM的快速因子分析失配补偿 | 第72-90页 |
·引言 | 第72-73页 |
·因子分析失配补偿中的计算量分析 | 第73页 |
·因子分析失配补偿快速实现的基本思想 | 第73-75页 |
·基于CUBM 的快速失配补偿实现 | 第75-84页 |
·高斯分布的KL 距离度量 | 第76-77页 |
·UBM高斯分布的合并聚类 | 第77-80页 |
·快速失配补偿的训练和测试 | 第80-82页 |
·基于TOP-N的选择策略 | 第82-84页 |
·实验 | 第84-88页 |
·实验数据集 | 第84-85页 |
·快速失配补偿的结果 | 第85-86页 |
·TOP-N的实验结果与分析 | 第86-88页 |
·本章小结 | 第88-90页 |
第五章 区分性话者模型中的失配补偿 | 第90-104页 |
·引言 | 第90-91页 |
·SVM话者模型 | 第91-94页 |
·线性可分情况 | 第91-92页 |
·线性不可分及高维映射 | 第92-93页 |
·SVM用于话者识别 | 第93-94页 |
·SVM话者模型的失配补偿 | 第94-96页 |
·SVM训练阶段失配补偿 | 第95-96页 |
·SVM测试失配补偿 | 第96页 |
·实验 | 第96-101页 |
·实验数据集 | 第96-97页 |
·GMM-SVM与GMM系统结果对比 | 第97-99页 |
·失配补偿后的SVM与GMM结果对比 | 第99-100页 |
·SVM失配补偿前后结果对比 | 第100-101页 |
·本章小结 | 第101-104页 |
第六章 总结与展望 | 第104-108页 |
·本论文工作总结 | 第104-106页 |
·进一步研究工作 | 第106-108页 |
参考文献 | 第108-117页 |
致谢 | 第117-118页 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第118-120页 |