基于矢量量化和高斯混合模型的说话人识别技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-13页 |
| ·说话人识别实用化进程 | 第8-9页 |
| ·说话人识别关键技术 | 第9-12页 |
| ·重点及难点 | 第12-13页 |
| ·论文工作及组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 说话人识别原理 | 第14-28页 |
| ·语音物理基础 | 第14-15页 |
| ·说话人识别结构 | 第15-16页 |
| ·说话人识别理论基础 | 第16-28页 |
| ·特征提取 | 第16-22页 |
| ·模式识别 | 第22-28页 |
| 第三章 预处理与特征提取 | 第28-40页 |
| ·预处理 | 第28-32页 |
| ·语音去噪 | 第28-30页 |
| ·端点检测 | 第30-32页 |
| ·特征参数提取 | 第32-40页 |
| ·特征评价方法 | 第32页 |
| ·常用特征性能分析 | 第32-36页 |
| ·准基音频率 | 第36-40页 |
| 第四章 模式库建立与模式识别 | 第40-46页 |
| ·基于粗糙集的矢量量化 | 第40-43页 |
| ·粗糙集理论 | 第40-41页 |
| ·基于粗糙集的聚类算法 | 第41-43页 |
| ·基于自适应补偿的高斯混合模型 | 第43-46页 |
| ·自适应补偿基础 | 第43页 |
| ·自适应补偿算法原理 | 第43-44页 |
| ·自适应补偿法性能分析 | 第44-46页 |
| 第五章 算法实现与实验结果 | 第46-59页 |
| ·语音库建立及信号预处理 | 第46-55页 |
| ·语音库建立 | 第46-47页 |
| ·预加重 | 第47-48页 |
| ·信号加窗 | 第48-49页 |
| ·语音去噪 | 第49-52页 |
| ·端点检测 | 第52-55页 |
| ·综合性能测试 | 第55-59页 |
| ·基于粗糙集的矢量量化 | 第56-57页 |
| ·基于自适应补偿的高斯混合模型 | 第57-59页 |
| 第六章 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第67页 |
