| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要研究工作及安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 与文本无关的说话人识别原理 | 第17-39页 |
| 2.1 原理结构 | 第17-18页 |
| 2.2 预处理 | 第18-23页 |
| 2.3 特征提取 | 第23-32页 |
| 2.3.1 mfcc原理结构 | 第23-24页 |
| 2.3.2 人类发音原理 | 第24-25页 |
| 2.3.3 倒谱分析原理 | 第25-29页 |
| 2.3.4 梅尔频率 | 第29-32页 |
| 2.4 GMM-UBM模型及其识别打分 | 第32-38页 |
| 2.4.1 GMM介绍 | 第33-34页 |
| 2.4.2 EM算法 | 第34-35页 |
| 2.4.3 MAP自适应 | 第35-37页 |
| 2.4.4 似然比得分 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 3 语音信号清浊划分 | 第39-51页 |
| 3.1 清浊音划分的原理 | 第39-40页 |
| 3.2 排除静音语音段 | 第40页 |
| 3.3 清浊音划分 | 第40-42页 |
| 3.3.1 判断有没有清音信号 | 第40-41页 |
| 3.3.2 划分清音信号结束位置 | 第41-42页 |
| 3.4 短时平均过零率法 | 第42-44页 |
| 3.5 短时有效翻转率法 | 第44-49页 |
| 3.6 实验结果 | 第49页 |
| 3.7 本章小结 | 第49-51页 |
| 4 语音信号基音周期检测 | 第51-63页 |
| 4.1 基音周期检测原理 | 第51-52页 |
| 4.2 预处理 | 第52页 |
| 4.3 检测基音周期 | 第52-53页 |
| 4.4 LVAMDF算法改进 | 第53-58页 |
| 4.4.1 在周期端点检测部分LVAMDF的优化 | 第53-55页 |
| 4.4.2 在倍频和半频识别修正部分LVAMDF的优化 | 第55-58页 |
| 4.5 LVAMDF算法 | 第58页 |
| 4.6 实验结果 | 第58-61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-63页 |
| 5 基于音素分类的说话人识别系统 | 第63-72页 |
| 5.1 音素分类的说话人识别原理 | 第63-64页 |
| 5.2 音素识别 | 第64-65页 |
| 5.3 音素分类方法 | 第65-69页 |
| 5.3.1 模型建立部分的音素分类方法 | 第65-66页 |
| 5.3.2 说话人差异分析音素分类 | 第66-69页 |
| 5.4 音素分类实现 | 第69-71页 |
| 5.4.1 建立背景模型的实现 | 第69页 |
| 5.4.2 生成注册者特征模型的实现 | 第69-70页 |
| 5.4.3 识别测试者的实现 | 第70页 |
| 5.4.4 说话人差异分析音素分类实现 | 第70-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 6 与文本无关的说话人识别系统的测试 | 第72-79页 |
| 6.1 系统评估标准 | 第72-76页 |
| 6.1.1 检测代价函数 | 第73页 |
| 6.1.2 等错误率与DET曲线 | 第73-76页 |
| 6.2 测试数据 | 第76-77页 |
| 6.3 测试结果 | 第77-78页 |
| 6.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第88页 |