| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展及成果 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 国内外研究现状综述 | 第14页 |
| 1.3 语音信号的生物特性 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 语音有效成分提取算法 | 第18-28页 |
| 2.1 算法提出背景 | 第18页 |
| 2.2 端点检测算法 | 第18-20页 |
| 2.3 语音有效成分提取算法描述 | 第20-23页 |
| 2.4 语音有效成分提取算法的实验结果分析 | 第23-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于多阶时间规整的语音身份认证 | 第28-43页 |
| 3.1 算法提出背景 | 第28-29页 |
| 3.2 特征提取 | 第29-31页 |
| 3.2.1 基于小波变换的特征提取算法（SBC） | 第29-31页 |
| 3.2.2 梅尔频率倒谱系数（MFCC） | 第31页 |
| 3.3 匹配模式 | 第31-35页 |
| 3.3.1 动态时间规整（DTW） | 第32-34页 |
| 3.3.2 隐马尔科夫模型（HMM） | 第34页 |
| 3.3.3 混合高斯模型（GMM） | 第34-35页 |
| 3.4 基于多阶时间规整的语音身份认证架构 | 第35-36页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第36-42页 |
| 3.5.1 相关特征提取算法比较实验 | 第36-39页 |
| 3.5.2 相关匹配算法实验 | 第39页 |
| 3.5.3 基于多阶时间规整的语音身份认证架构实验结果 | 第39-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于阿拉伯数字的识别性能研究 | 第43-48页 |
| 4.1 课题研究背景 | 第43-44页 |
| 4.2 基于阿拉伯数字的语音身份识别性能研究 | 第44-46页 |
| 4.2.1 相关语音数据准备 | 第44页 |
| 4.2.2 实验结果及分析 | 第44-46页 |
| 4.3 基于不定长语音身份认证系统的优化 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 语音身份认证系统实现 | 第48-57页 |
| 5.1 整体系统架构及实现 | 第48-53页 |
| 5.1.1 Android客户端系统架构及实现 | 第49-50页 |
| 5.1.2 Web服务器端系统架构 | 第50-53页 |
| 5.2 系统介绍及功能展示 | 第53-55页 |
| 5.2.1 移动客户端 | 第53-54页 |
| 5.2.2 服务器端 | 第54-55页 |
| 5.3 与现有身份认证系统对比 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-65页 |
| 致谢 | 第65页 |