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基于SMFCC特征和因子分析的说话人确认研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景及意义第12-15页
        1.1.1 背景第12-13页
        1.1.2 说话人识别概述第13页
        1.1.3 说话人识别的应用第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-16页
    1.3 说话人识别的数据库及评价标准介绍第16-19页
        1.3.1 论文实验所用数据库介绍第16-17页
        1.3.2 实验评价标准第17-19页
    1.4 研究内容与结构安排第19-22页
        1.4.1 论文研究的主要工作第19-20页
        1.4.2 论文的结构安排第20-22页
第二章 说话人识别原理与分析第22-36页
    2.1 相关研究第22-23页
    2.2 语音信号产生机理第23-24页
    2.3 预处理阶段第24-25页
        2.3.1 端点检测第24页
        2.3.2 分帧第24-25页
        2.3.3 预加重第25页
        2.3.4 加窗第25页
    2.4 主要特征参数提取第25-31页
        2.4.1 基频第26页
        2.4.2 能量第26页
        2.4.3 LPCC第26-27页
        2.4.4 MFCC第27-31页
    2.5 主流说话人识别方法—高斯混合模型-通用背景模型第31-35页
        2.5.1 高斯混合模型第31-33页
        2.5.2 GMM-UBM第33-35页
    2.6 本章小结第35-36页
第三章 一种新的语音信号特征提取方法第36-52页
    3.1 相关研究第36-37页
    3.2 S变换理论第37-39页
    3.3 基于SVD降噪方法第39-43页
        3.3.1 奇异值分解(SVD)理论第39页
        3.3.2 奇异值选取降噪原理第39-40页
        3.3.3 一种自适应的奇异值分解降噪方法第40-41页
        3.3.4 原始信号损失分析和实验第41-43页
    3.4 基于S变换与ASVD的语音时频域特征提取第43-45页
    3.5 实验与分析第45-49页
        3.5.1 实验设置第45-46页
        3.5.2 评价指标第46页
        3.5.3 实验设计与结果分析第46-49页
    3.6 本章小结第49-52页
第四章 基于高斯混合模型超向量-支持向量机核函数研究第52-62页
    4.1 相关研究第52-53页
    4.2 GMM超向量第53-54页
    4.3 支持向量机(SVM)第54-57页
    4.4 基于核函数的GSV-SVM说话人识别系统第57-58页
    4.5 实验与分析第58-60页
        4.5.1 实验设置第59页
        4.5.2 评价指标第59页
        4.5.3 实验设计与结果分析第59-60页
    4.6 本章小结第60-62页
第五章 基于总变化因子分析中总变化因子空间估计方法研究第62-74页
    5.1 相关研究第62-63页
    5.2 因子分析方法第63-65页
        5.2.1 联合因子分析方法第63-64页
        5.2.2 总变化因子分析方法第64-65页
    5.3 总变化因子空间通用背景-联合估计算法第65-68页
        5.3.1 通用背景算法(UB)第66-67页
        5.3.2 联合估计算法(JE)第67页
        5.3.3 通用背景-联合估计算法第67-68页
    5.4 实验与分析第68-71页
        5.4.1 实验设置第68-69页
        5.4.2 评价指标第69页
        5.4.3 实验设计与结果分析第69-71页
    5.5 本章小结第71-74页
第六章 系统融合的实现效果对比第74-78页
    6.1 相关研究第74页
    6.2 实验设置第74页
    6.3 评价指标第74-75页
    6.4 实验设计与结果分析第75-76页
    6.5 本章小结第76-78页
第七章 总结与展望第78-80页
    7.1 全文总结第78-79页
    7.2 下一步工作第79-80页
致谢第80-82页
参考文献第82-90页
附录A 攻读硕士期间发表论文及参与项目第90页

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