基于虚拟仪器技术的说话人识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9页 |
| ·说话人识别技术的研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题的研究内容和研究方法 | 第10-11页 |
| 第二章 说话人识别相关技术研究 | 第11-17页 |
| ·语音信号的预处理技术研究 | 第11-14页 |
| ·采样与量化 | 第11页 |
| ·预加重、加窗分帧技术 | 第11-12页 |
| ·端点检测技术 | 第12-14页 |
| ·语音信号的特征参数提取技术研究 | 第14-17页 |
| ·美尔频率倒谱参数及提取方法 | 第15页 |
| ·差分倒谱系数提取方法 | 第15-17页 |
| 第三章 说话人识别方法研究 | 第17-27页 |
| ·矢量量化(VQ)方法研究 | 第17-21页 |
| ·矢量量化原理研究 | 第17-19页 |
| ·矢量量化的最佳码本设计 | 第19-21页 |
| ·支持向量机(SVM)方法研究 | 第21-27页 |
| ·支持向量机的相关理论基础 | 第21-24页 |
| ·核函数的选择及其参数优化 | 第24-26页 |
| ·支持向量机模型的建立 | 第26-27页 |
| 第四章 说话人识别虚拟仪器系统的构建 | 第27-36页 |
| ·虚拟仪器技术的应用 | 第27页 |
| ·系统结构总体设计 | 第27-28页 |
| ·语音信号的预处理及特征参数提取 | 第28-29页 |
| ·说话人识别系统的实现 | 第29-35页 |
| ·基于矢量量化的说话人识别 | 第29-31页 |
| ·基于支持向量机的说话人识别 | 第31-34页 |
| ·基于虚拟仪器技术的说话人识别系统实现 | 第34-35页 |
| ·说话人识别系统的用户界面设计 | 第35-36页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第36-44页 |
| ·录音样本的采集 | 第36页 |
| ·实验方案 | 第36-37页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第37-44页 |
| ·VQ 算法中码本尺寸选择 | 第37页 |
| ·核函数的选择 | 第37-40页 |
| ·核函数参数的优化 | 第40-41页 |
| ·SVM 模型中训练语料的选择 | 第41-42页 |
| ·说话人识别系统测试 | 第42-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 发表文章目录 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 附录 | 第50-51页 |
| 详细摘要 | 第51-55页 |
