第一章 绪论 | 第1-17页 |
·身份认证与生物特征识别 | 第8页 |
·说话人识别综述 | 第8-16页 |
·说话人识别的分类 | 第8-9页 |
·历史与现状 | 第9-10页 |
·应用前景 | 第10-11页 |
·技术原理 | 第11-16页 |
·论文组织结构 | 第16-17页 |
第二章 语音信号的预处理 | 第17-26页 |
·引言 | 第17页 |
·浊音段提取 | 第17-24页 |
·基于小波变换和TEAGER 能量算子的浊音段提取算法 | 第18-21页 |
·仿真实验 | 第21-24页 |
·预加重 | 第24页 |
·分帧处理 | 第24-25页 |
·小结 | 第25-26页 |
第三章 基于矢量量化的说话人辨认 | 第26-40页 |
·引言 | 第26-27页 |
·矢量量化基本原理 | 第27页 |
·失真测度 | 第27-30页 |
·欧氏失真——均方误差 | 第28-29页 |
·线性预测失真测度 | 第29-30页 |
·矢量量化量化器和码书的设计 | 第30-34页 |
·矢量量化器最佳设计的两个条件 | 第30-31页 |
·LBG 算法 | 第31-32页 |
·初始码书的选择 | 第32-34页 |
·基于矢量量化的说话人辨认仿真实验 | 第34-39页 |
·语音库的建立 | 第34页 |
·特征提取 | 第34-36页 |
·仿真实验 | 第36-39页 |
·小结 | 第39-40页 |
第四章 特征变换 | 第40-57页 |
·引言 | 第40页 |
·主分量分析 | 第40-44页 |
·PCA | 第40-41页 |
·基于PCA 的特征变换应用于说话人辨认 | 第41-44页 |
·独立分量分析 | 第44-56页 |
·统计独立 | 第45页 |
·线性独立分量分析的定义 | 第45-46页 |
·确定变换矩阵W 的目标函数 | 第46-50页 |
·ICA 算法 | 第50-53页 |
·基于ICA 的特征变换应用于说话人辨认 | 第53-56页 |
·小结 | 第56-57页 |
第五章 遗传算法应用于码书设计 | 第57-74页 |
·引言 | 第57-58页 |
·遗传算法 | 第58-63页 |
·遗传算法的生物遗传学基础 | 第58-59页 |
·遗传算法的一般结构 | 第59页 |
·遗传算法的特点 | 第59-61页 |
·遗传算法的基本操作 | 第61-63页 |
·基于遗传算法的码书设计算法 | 第63-67页 |
·编码 | 第63-64页 |
·适应度函数 | 第64页 |
·选择 | 第64页 |
·交叉 | 第64-66页 |
·变异 | 第66页 |
·LBG 调整 | 第66-67页 |
·基于遗传算法的码书设计算法应用于说话人辨认 | 第67-73页 |
·实验一:使用原特征矢量两种码书设计算法的比较 | 第67-70页 |
·实验二:ICA 特征变换后两种码书设计算法的比较 | 第70-73页 |
·小结 | 第73-74页 |
第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
·工作总结 | 第74-75页 |
·讨论与展望 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-80页 |
摘要 | 第80-82页 |
ABSTRACT | 第82-85页 |
致谢 | 第85-86页 |