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多层次说话人分割及相关算法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-10页
第一章 引言第10-18页
   ·概述第10-12页
     ·说话人识别技术第10-11页
     ·说话人检索和说话人分割第11-12页
   ·研究现状第12-16页
     ·存在的问题第14-15页
     ·评估标准第15-16页
   ·研究内容及意义第16-17页
   ·本文内容安排第17-18页
第二章 说话人分割与语音库第18-39页
   ·基本说话人分割方法第18-21页
     ·基于距离的说话人分割第18-21页
     ·基于模型的说话人分割第21页
   ·语音特征第21-27页
     ·特征提取的基本过程第21-22页
     ·基本时域特征第22-23页
     ·倒谱特征第23-24页
     ·声门特征第24-27页
   ·说话人模型第27-34页
     ·高斯混合模型GMM第27-30页
     ·隐马尔可夫模型HMM第30-34页
   ·实验语音数据库介绍第34-38页
     ·YOHO语音库第34-35页
     ·SRMC语音库第35-37页
     ·新闻广播语音库第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 多层次的说话人分割系统框架第39-45页
   ·预分割层第39页
     ·特征提取第39页
     ·语音检测第39页
   ·分治层第39-42页
     ·通道聚类第40-41页
     ·性别识别第41-42页
   ·分割层第42-43页
   ·本章小结第43-45页
第四章 基于x~2分布和决策树的语音检测第45-52页
   ·音频突变检测第45-47页
     ·x~2分布第46页
     ·突变检测第46-47页
   ·语音/非语音分类决策树第47-49页
     ·选用特征第47-48页
     ·拓扑结构第48-49页
     ·决策树训练第49页
   ·语音检测第49-51页
     ·算法流程第49-50页
     ·实验及分析第50-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 基于Anchor模型的通道聚类第52-61页
   ·语音通道第52-54页
     ·通道识别第52页
     ·通道补偿第52-54页
   ·Anchor模型第54-56页
   ·基于Anchor模型的通道聚类第56-60页
     ·特征提取第56页
     ·通道Anchor模型训练第56-57页
     ·通道空间投影第57-58页
     ·通道聚类第58-59页
     ·实验结果第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第六章 基于Pitch的快速说话人分割第61-66页
   ·算法描述第61-63页
     ·语音检测第61-62页
     ·距离计算第62-63页
   ·实验结果第63-64页
   ·本章小结第64-66页
第七章 基于序数比较的Anchor模型第66-71页
   ·Anchor模型的不足第66页
   ·基于序数比较的距离第66-67页
   ·实验结果第67-69页
   ·本章小结第69-71页
第八章 总结与展望第71-73页
   ·工作总结第71-72页
   ·讨论与展望第72-73页
参考文献第73-80页
攻读硕士学位期间的研究成果第80-81页
致谢第81页

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