基于矢量量化的说话人识别算法的研究
| 第1章 绪论 | 第1-19页 |
| ·说话人识别研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·说话人识别的研究现状 | 第9-11页 |
| ·主要应用领域 | 第9页 |
| ·技术的难点 | 第9-11页 |
| ·说话人识别研究的内容 | 第11-17页 |
| ·说话人识别的系统结构 | 第11-12页 |
| ·说话人识别类型的分类 | 第12-13页 |
| ·说话人识别的模式匹配方法 | 第13-15页 |
| ·说话人识别系统的性能评价 | 第15-17页 |
| ·本文的结构 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 语音信号的分析方法 | 第19-32页 |
| ·语音信号的时域处理方法 | 第19-21页 |
| ·语音信号端点检测 | 第21-29页 |
| ·双门限端点检测算法 | 第22-24页 |
| ·LPC美尔倒谱特征端点检测方法 | 第24-29页 |
| ·语音信号的数字模型 | 第29-31页 |
| ·激励模型 | 第29页 |
| ·声道模型 | 第29-31页 |
| ·辐射模型 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 特征参数 MFCC的提取 | 第32-43页 |
| ·说话人识别的特征参数 | 第32-35页 |
| ·特征提取的原理及要求 | 第32-34页 |
| ·说话人识别中常用的参数 | 第34-35页 |
| ·美尔倒谱系数 MFCC提取过程 | 第35-42页 |
| ·美尔倒谱系数 MFCC原理 | 第35-36页 |
| ·语音预处理 | 第36-38页 |
| ·MFCC的提取过程 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 矢量量化 | 第43-55页 |
| ·矢量量化的基本原理 | 第43-44页 |
| ·矢量量化的一般方法 | 第44-45页 |
| ·矢量量化的失真测度 | 第45-49页 |
| ·欧氏距离-均方误差 | 第46-47页 |
| ·线性预测失真测度 | 第47-48页 |
| ·识别失真度 | 第48-49页 |
| ·最佳矢量量化器和码本的设计 | 第49-54页 |
| ·LBG算法 | 第49-52页 |
| ·初始码书的生成 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 说话人识别系统的实现 | 第55-66页 |
| ·说话人识别系统结构的设计 | 第55-56页 |
| ·说话人特征提取 | 第56-59页 |
| ·语音信号采样 | 第56-57页 |
| ·特征提取 | 第57-59页 |
| ·特征匹配 | 第59-63页 |
| ·特征匹配的概念 | 第59-60页 |
| ·训练过程 | 第60-63页 |
| ·识别过程 | 第63页 |
| ·实验及结果 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
