| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 引言 | 第13页 |
| 1.2 说话人识别的研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.3 说话人识别发展概况和研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 说话人识别系统概述 | 第17-25页 |
| 1.4.1 说话人识别的分类和基本组成 | 第17-18页 |
| 1.4.2 说话人识别的特征提取 | 第18-21页 |
| 1.4.3 说话人识别的主要模型 | 第21-24页 |
| 1.4.4 说话人识别系统的性能评价 | 第24-25页 |
| 1.5 论文主要研究内容与结构安排 | 第25-29页 |
| 1.5.1 主要研究内容 | 第26-27页 |
| 1.5.2 论文的结构安排 | 第27-29页 |
| 2 基于多层次框架的端点检测算法研究 | 第29-47页 |
| 2.1 引言 | 第29-30页 |
| 2.2 语音信号的预处理方法 | 第30-31页 |
| 2.2.1 预加重 | 第30-31页 |
| 2.2.2 分帧与加窗 | 第31页 |
| 2.3 端点检测的常用方法 | 第31-38页 |
| 2.3.1 短时能量和过零率 | 第32-35页 |
| 2.3.2 MFCC | 第35页 |
| 2.3.3 谱熵 | 第35-37页 |
| 2.3.4 谐波结构信息 | 第37-38页 |
| 2.4 基于多层次框架的端点检测算法 | 第38-46页 |
| 2.4.1 框架概要 | 第38-39页 |
| 2.4.2 判决引导方法 | 第39页 |
| 2.4.3 改进的维纳滤波 | 第39-41页 |
| 2.4.4 投票模式 | 第41-42页 |
| 2.4.5 实验分析与讨论 | 第42-46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 3 说话人识别中的鉴别性特征提取 | 第47-67页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 语音发音系统基本原理 | 第48-49页 |
| 3.3 说话人识别的常用特征 | 第49-52页 |
| 3.3.1 感知线性预测系数 | 第49-51页 |
| 3.3.2 Mel频率倒谱参数 | 第51-52页 |
| 3.4 基于F-ratio信息准则的鉴别性特征提取算法 | 第52-60页 |
| 3.4.1 不同频率区域的区分度分析 | 第53-54页 |
| 3.4.2 基于频带区分度的非均匀子带分布 | 第54-55页 |
| 3.4.3 鉴别性非均匀特征参数的提取 | 第55-56页 |
| 3.4.4 NUFCC与MFCC特征的提取流程对比 | 第56页 |
| 3.4.5 实验分析与讨论 | 第56-60页 |
| 3.5 单字音代表帧特征提取算法 | 第60-65页 |
| 3.5.1 单字音特征的提取 | 第60-62页 |
| 3.5.2 基于单字音特征的说话人识别系统 | 第62页 |
| 3.5.3 实验分析与讨论 | 第62-65页 |
| 3.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 4 基于环域采样和集成策略的k近邻说话人识别算法研究 | 第67-77页 |
| 4.1 引言 | 第67页 |
| 4.2 集成学习 | 第67-69页 |
| 4.2.1 集成学习概述 | 第67-68页 |
| 4.2.2 Bagging方法 | 第68-69页 |
| 4.3 基于环域采样和集成策略的k近邻说话人识别算法 | 第69-73页 |
| 4.3.1 系统结构 | 第70页 |
| 4.3.2 基于环域的分层采样算法 | 第70-72页 |
| 4.3.3 集成策略 | 第72-73页 |
| 4.4 实验分析与讨论 | 第73-76页 |
| 4.4.1 基于环域的分层采样算法实验 | 第73-74页 |
| 4.4.2 拒识策略和识别率 | 第74页 |
| 4.4.3 集成算法性能 | 第74-75页 |
| 4.4.4 采取不同集成策略下的性能对比 | 第75-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 5 基于深度置信网络算法的说话人识别方法研究 | 第77-95页 |
| 5.1 引言 | 第77页 |
| 5.2 深度神经网络基本理论 | 第77-84页 |
| 5.2.1 深度置信网络 | 第79页 |
| 5.2.2 受限玻尔兹曼机 | 第79-82页 |
| 5.2.3 DNN的训练过程 | 第82-84页 |
| 5.3 基于DBN实现模型建模的说话人识别算法 | 第84-87页 |
| 5.3.1 算法原理 | 第84-85页 |
| 5.3.2 实验分析与讨论 | 第85-87页 |
| 5.4 基于DBN模型提取Bottleneck特征的说话人识别算法 | 第87-93页 |
| 5.4.1 算法原理 | 第87-88页 |
| 5.4.2 实验分析与讨论 | 第88-93页 |
| 5.5 本章小结 | 第93-95页 |
| 6 论文工作总结与研究展望 | 第95-99页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第95-96页 |
| 6.2 研究展望 | 第96-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-111页 |
| 附录 | 第111-112页 |
