文本独立的语者识别技术的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·论文研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第10-11页 |
| ·论文的主要成果 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 说话人识别技术研究综述 | 第13-23页 |
| ·语音数字信号处理基础 | 第13-15页 |
| ·语音信号产生模型 | 第13-14页 |
| ·语音特性 | 第14页 |
| ·噪声特性 | 第14-15页 |
| ·说话人识别基本原理 | 第15-19页 |
| ·说话人识别的分类 | 第16-17页 |
| ·说话人识别的特征参数 | 第17页 |
| ·说话人识别的模式匹配方法 | 第17-18页 |
| ·说话人识别系统的性能评价 | 第18-19页 |
| ·高斯混合模型GMM | 第19-22页 |
| ·GMM模型介绍 | 第19-20页 |
| ·高斯混合模型定义 | 第20页 |
| ·EM算法估计模型参数 | 第20-22页 |
| ·说话人识别的打分识别过程 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 说话人识别前端特征提取研究 | 第23-53页 |
| ·语音特征概述及提取过程 | 第23-32页 |
| ·语音特征分类 | 第23-24页 |
| ·短时谱特征提取 | 第24-32页 |
| ·几种短时谱特征及其筛选 | 第32-48页 |
| ·特征定义及其物理含义 | 第32-35页 |
| ·特征性能测度及方法 | 第35-38页 |
| ·特征辨识力实验及分析 | 第38-42页 |
| ·特征鲁棒性实验及分析 | 第42-47页 |
| ·特征的筛选及分析 | 第47-48页 |
| ·特征融合方式 | 第48-52页 |
| ·特征帧级别的合并 | 第48-51页 |
| ·特征打分级别的合并 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 说话人识别语音不匹配情形下鲁棒性研究 | 第53-71页 |
| ·前端语音增强研究 | 第53-66页 |
| ·谱减法及其实验 | 第53-62页 |
| ·改进的分段谱减法及其实验 | 第62-66页 |
| ·特征域处理研究 | 第66-70页 |
| ·特征域处理方法 | 第66-68页 |
| ·特征域处理实验及分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 文本独立语者识别系统 | 第71-89页 |
| ·文本独立语者识别系统框架 | 第71-73页 |
| ·特征提取模块 | 第73-75页 |
| ·特征提取模块流程分析 | 第74-75页 |
| ·GMM训练模块 | 第75-77页 |
| ·GMM训练识别模块流程分析 | 第76-77页 |
| ·语者识别模块 | 第77-78页 |
| ·数据存储管理模块 | 第78-82页 |
| ·记录原始音频数据的表originVoice | 第79-80页 |
| ·记录训练音频数据的表trainVoice | 第80页 |
| ·记录测试音频数据的表testVoice | 第80页 |
| ·记录生成特征数据的表features | 第80-81页 |
| ·记录生成模型数据的表models | 第81-82页 |
| ·记录说话人个人信息的表speakerlnfo | 第82页 |
| ·服务器客户端模块 | 第82-83页 |
| ·系统功能和性能测试 | 第83-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第六章 总结 | 第89-91页 |
| ·本文工作总结 | 第89-90页 |
| ·进一步的研究工作 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第95页 |
