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说话人识别技术研究与改进

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-15页
   ·说话人识别概述第8-11页
     ·说话人识别的概念和原理第8-9页
     ·说话人识别的分类第9-10页
     ·说话人识别发展现状及技术难点第10-11页
   ·语音增强概述第11-12页
   ·基于语音增强和改进特征的与文本无关说话人识别的合理性分析与探讨第12-13页
   ·论文的内容安排第13-15页
第二章 语音信号数字处理基础第15-20页
   ·语音信号的预处理第15-16页
     ·预加重第15页
     ·分帧与加窗第15-16页
   ·语音信号的时域分析第16-17页
     ·短时能量及短时平均幅度分析第16-17页
     ·短时平均过零率分析第17页
   ·语音信号的频域分析第17-18页
     ·滤波器组方法第17-18页
     ·利用短时傅立叶变换求语音的短时谱第18页
   ·语音信号的时频域分析第18页
   ·端点检测第18-19页
   ·本章小结第19-20页
第三章 说话人识别算法的实现第20-34页
   ·说话人识别特征参数的提取第20-23页
     ·线性预测倒谱系数(LPCC)特征提取第20-21页
     ·MEL频率倒谱参数(MFCC)特征提取第21-22页
     ·倒谱参数加权和差分倒谱参数第22-23页
   ·基于VQ的说话人识别第23-28页
     ·矢量量化的概念第23-24页
     ·矢量量化的失真测度第24-25页
     ·最佳码本的设计第25-27页
     ·应用VQ进行说话人识别的原理第27-28页
   ·基于GMM的说话人识别第28-32页
     ·GMM的基本概念第28-29页
     ·GMM模型的参数估计第29-30页
     ·GMM模型的识别问题第30-32页
   ·系统实现及实验仿真第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第四章 说话人识别算法的改进第34-54页
   ·基于主分量分析(PCA)的说话人特征变换第34-43页
     ·主分量分析简介第34页
     ·特征维数选取的原则第34-35页
     ·利用PCA进行特征变换第35-37页
     ·实验结果与分析第37-43页
   ·基于Fisher准则线性判别分析(FLDA)的说话人特征变换第43-45页
     ·线性判别分析简介第43-44页
     ·利用FLDA进行特征变换第44页
     ·实验结果与分析第44-45页
   ·基于PCA与FLDA结合的说话人特征变换第45-49页
     ·PCA与FLDA结合改进说话人特征的过程第45-46页
     ·实验结果与分析第46-49页
   ·基于小波变换的抗噪说话人特征第49-53页
     ·小波分析的基本理论第49-50页
     ·小波的多尺度分析第50-51页
     ·MFCC与小波结合进行参数提取第51-52页
     ·离散小波变换(DWT)代替离散傅立叶变换(DCT)第52-53页
     ·基于小波包方法的特征提取第53页
   ·本章小结第53-54页
第五章 麦克风阵语音增强研究与改进第54-67页
   ·延迟-求和波束形成第54-56页
   ·自适应宽带波束形成方法第56-58页
     ·宽带波束形成系统第56-57页
     ·自适应宽带波束形成系统第57-58页
   ·小波分析方法用于语音增强第58-60页
     ·小波去噪的基本原理第58-59页
     ·小波参数的选取第59页
     ·小波与自适应波束形成结合的语音增强方法第59-60页
   ·基于子空间方法的麦克风阵语音增强第60-66页
     ·子空间方法的原理第60-62页
     ·时域约束估计方法第62-64页
     ·多通道子空间的语音增强方法第64-66页
   ·本章小结第66-67页
第六章 结合麦克风阵列语音增强和改进特征的说话人识别第67-73页
   ·基于语音增强和改进特征的说话人识别的分析第67-68页
   ·语音和噪声库的建立第68页
   ·预处理第68页
   ·实验结果及分析第68-72页
   ·本章小结第72-73页
第七章 总结与展望第73-75页
   ·论文工作总结第73-74页
   ·下一步的研究工作第74-75页
参考文献第75-80页
作者在攻读硕士期间的主要研究成果第80页

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