| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·说话人识别概述 | 第13-18页 |
| ·说话人识别分类 | 第13-14页 |
| ·说话人确认系统流程 | 第14-15页 |
| ·说话人确认系统评价指标 | 第15-18页 |
| ·研究历程与现状 | 第18-20页 |
| ·本文的主要内容及结构安排 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第2章 说话人识别基础知识概述 | 第22-38页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·语音特征概述 | 第22-27页 |
| ·线性预测系数及其衍生参数 | 第22-24页 |
| ·梅尔频率倒谱系数 | 第24-26页 |
| ·基因频率 | 第26-27页 |
| ·规整算法 | 第27-28页 |
| ·倒谱均值规整与倒谱方差规整 | 第27-28页 |
| ·RASTA 滤波器 | 第28页 |
| ·特征弯折 | 第28页 |
| ·高斯混合模型介绍及其训练 | 第28-32页 |
| ·GMM 简介 | 第28-29页 |
| ·GMM 基本概念 | 第29-30页 |
| ·GMM 模型训练 | 第30-32页 |
| ·GMM 的物理意义 | 第32页 |
| ·基于 GMM 的说话人确认系统 | 第32-37页 |
| ·基于 GMM 的说话人确认系统 | 第33页 |
| ·基于 UBM-MAP-GMM 模型的说话人确认方法 | 第33-37页 |
| ·基于 GMM 的说话人确认系统测试结果判断 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于挑选高斯分量的说话人确认方法 | 第38-48页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·基于 GMM 的说话人识别系统一些进展 | 第38-39页 |
| ·基于挑选高斯分量算法的提出 | 第39-44页 |
| ·低区分性能高斯分量对系统得分的影响 | 第39-41页 |
| ·低区分性能高斯分量对系统影响分析 | 第41-42页 |
| ·基于挑选高斯分量的说话人确认方法 | 第42-44页 |
| ·仿真实验与数据分析 | 第44-47页 |
| ·实验数据库介绍 | 第44页 |
| ·混合数对说话人确认系统性能的影响 | 第44-45页 |
| ·基于挑选高斯分量的说话人确认系统中个人 GMM 的混合数确定 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于 MFCC 与韵律特征融合的说话人确认方法 | 第48-55页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·基音频率 | 第48-50页 |
| ·基于 MFCC 与韵律特征融合的说话人确认方法 | 第50-52页 |
| ·针对 MFCC 与韵律特征的一些处理方法 | 第50页 |
| ·基于二次判决的特征融合 | 第50-52页 |
| ·实验仿真与性能分析 | 第52-54页 |
| ·实验数据库介绍 | 第52页 |
| ·说话人确认系统融合实验 | 第52-54页 |
| ·文章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于声门信息剥离规整的说话人确认方法 | 第55-64页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·语音信号产生的模型 | 第55-56页 |
| ·语音信号产生的生理模型 | 第55页 |
| ·语音信号产生的系统模型 | 第55-56页 |
| ·基于声门信息与短时特征分离的特征规整方法 | 第56-60页 |
| ·声门信息对短时特征参数的干扰 | 第56-57页 |
| ·消除声门信息对短时特征参数的干扰 | 第57-58页 |
| ·参数规整对 MFCC 的影响 | 第58-60页 |
| ·特征规整的抗噪性 | 第60页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第60-63页 |
| ·实验数据库介绍 | 第60页 |
| ·五种规整算法对 MFCC 的影响 | 第60-62页 |
| ·声门气流信息剥离与倒谱均值方差规整对比 | 第62页 |
| ·声门气流信息剥离与倒谱均值方差规整的融合 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 总结 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70页 |
