| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·生物识别技术简介 | 第9-11页 |
| ·说话人识别技术 | 第11-14页 |
| ·说话人识别的基本概念 | 第11-12页 |
| ·说话人识别的研究与发展 | 第12-13页 |
| ·说话人识别系统构成 | 第13-14页 |
| ·本课题的主要工作及论文的内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 语音信号预处理与基音估计 | 第15-23页 |
| ·语音信号预处理 | 第15-19页 |
| ·预滤波 | 第15-16页 |
| ·预加重 | 第16页 |
| ·语音信号的分帧和加窗 | 第16-17页 |
| ·语音信号的端点检测 | 第17-19页 |
| ·短时基音周期估计 | 第19-23页 |
| ·基于信号短时自相关函数的基音估计 | 第19-20页 |
| ·基于信号短时平均幅度差函数的基音估计 | 第20页 |
| ·基于线性预测残差短时自相关函数的基音估计及其简化 | 第20-22页 |
| ·基音估计的后处理 | 第22-23页 |
| 第三章 说话人特征参数的提取 | 第23-37页 |
| ·语音特征参数概述 | 第23-27页 |
| ·语音的发声机理 | 第23-24页 |
| ·人耳的听觉感知特性 | 第24-25页 |
| ·语音信号的数字模型 | 第25-26页 |
| ·常用的说话人识别语音特征 | 第26-27页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC) | 第27-32页 |
| ·线性预测分析原理 | 第27-30页 |
| ·LPCC 参数的计算 | 第30-32页 |
| ·MEL 倒谱系数(MFCC) | 第32-34页 |
| ·特征参数的实际应用 | 第34-35页 |
| ·LPCC 与MFCC 参数的识别性能比较 | 第35-37页 |
| 第四章 说话人识别的方法 | 第37-52页 |
| ·说话人识别方法简介 | 第37-42页 |
| ·基于模板匹配模型的方法 | 第37-38页 |
| ·基于概率模型的方法 | 第38-40页 |
| ·基于判决模型的方法 | 第40-41页 |
| ·基于混合模型的方法 | 第41-42页 |
| ·DTW 算法原理 | 第42-47页 |
| ·DTW 算法改进 | 第47-52页 |
| 第五章 说话人确认系统实现 | 第52-59页 |
| ·SPCE061A 简介 | 第52页 |
| ·系统软件实现 | 第52-54页 |
| ·识别算法改进 | 第52-53页 |
| ·识别算法实现指标 | 第53-54页 |
| ·系统硬件构成 | 第54-56页 |
| ·系统实验结果 | 第56-59页 |
| 第六章 结束语 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献表 | 第62-65页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第65页 |