基于移动终端的声纹识别系统关键算法研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 声纹识别技术的发展 | 第7-8页 |
| 1.2 本文研究背景和创新 | 第8-9页 |
| 1.3 论文的内容安排 | 第9-11页 |
| 第2章 声纹识别的相关技术 | 第11-20页 |
| 2.1 声纹识别概述 | 第11-12页 |
| 2.2 声纹识别的特征提取技术 | 第12-17页 |
| 2.3 声纹识别的概率模型 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 改进的能量—过零率两级融合端点检测法 | 第20-33页 |
| 3.1 语音端点检测 | 第20-22页 |
| 3.1.1 端点检测概述 | 第20-21页 |
| 3.1.2 常用的端点检测法 | 第21-22页 |
| 3.2 改进的能量—过零率两级融合检测法 | 第22-27页 |
| 3.2.1 能量—过零率检测法的算法原理 | 第22-23页 |
| 3.2.2 能量和过零率并行判决 | 第23-27页 |
| 3.3 移动终端上的可行性探究 | 第27-32页 |
| 3.3.1 基于多系统的性能探究 | 第27-30页 |
| 3.3.2 移动终端上的可行性分析 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于似然概率的加权投票语音帧融合策略 | 第33-41页 |
| 4.1 语音帧融合 | 第33-34页 |
| 4.2 基于似然概率的加权投票法 | 第34-38页 |
| 4.2.1 语音帧融合算法的研究背景 | 第34-35页 |
| 4.2.2 改进算法的系统性描述 | 第35-38页 |
| 4.3 算法有效性判定 | 第38-40页 |
| 4.3.1 加权效果检测 | 第38页 |
| 4.3.2 有效性评估 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 资源有限的声纹识别系统组合方案设计与实现 | 第41-65页 |
| 5.1 资源有限的特征提取方式选取 | 第42-46页 |
| 5.1.1 多样组合系统特征提取 | 第42-44页 |
| 5.1.2 最优组合筛选 | 第44-46页 |
| 5.2 同特征提取方式下的概率模型匹配 | 第46-50页 |
| 5.2.1 基于文本相关性匹配概率模型 | 第46-49页 |
| 5.2.2 复杂度限制的匹配程度分析 | 第49-50页 |
| 5.3 系统设计与实现 | 第50-62页 |
| 5.3.1 基于移动终端的声纹识别系统的应用 | 第50-51页 |
| 5.3.2 基于计算机平台的声纹识别系统 | 第51-57页 |
| 5.3.3 基于Android的声纹识别系统 | 第57-62页 |
| 5.4 系统识别与空间存储 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
