| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·说话人识别研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| ·说话人识别的发展概况与现状 | 第11-12页 |
| ·说话人识别的研究难点 | 第12-13页 |
| ·特征的提取 | 第12-13页 |
| ·鲁棒性研究 | 第13页 |
| ·论文主要内容及结构 | 第13-16页 |
| 第二章 说话人识别系统概述 | 第16-30页 |
| ·说话人识别系统的基本原理及分类 | 第16-17页 |
| ·说话人识别的特征提取 | 第17-23页 |
| ·Mel频率倒谱系数MFCC | 第18-21页 |
| ·线性预测系数LPC | 第21-22页 |
| ·线性预测倒谱系数LPCC | 第22-23页 |
| ·说话人识别主要方法 | 第23-25页 |
| ·模板匹配法 | 第23-24页 |
| ·概率统计方法 | 第24页 |
| ·人工神经网络方法 | 第24-25页 |
| ·支持向量机方法 | 第25页 |
| ·说话人识别系统的性能评价标准 | 第25-28页 |
| ·说话人辨认 | 第25-26页 |
| ·说话人确认 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于感知对数面积比系数的说话人确认系统 | 第30-40页 |
| ·PLAR特征提取 | 第30-33页 |
| ·高斯混合模型GMM | 第33-37页 |
| ·高斯混合模型的定义 | 第33-34页 |
| ·模型参数的估计 | 第34-36页 |
| ·EM算法的初试化 | 第36-37页 |
| ·实验条件描述 | 第37-38页 |
| ·语音数据库 | 第37页 |
| ·噪声数据库 | 第37-38页 |
| ·系统构成 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于有效融合方法的说话人确认系统 | 第40-54页 |
| ·PLAR特征的抗噪性能 | 第40-46页 |
| ·噪音环境下PLAR各维特征的F-Ratio | 第41-44页 |
| ·噪音环境下PLAR特征类间区分性能 | 第44-46页 |
| ·PLAR和MFCC在特征域的融合 | 第46-51页 |
| ·PLAR和MFCC在分数域的融合 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 基于多窗频谱估计的PLAR特则提取 | 第54-62页 |
| ·多窗频谱估计 | 第54-57页 |
| ·基于Multitapering的PLAR特征提取 | 第57-58页 |
| ·实验与分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·工作总结 | 第62-63页 |
| ·研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |