说话人识别方法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·说话人识别研究的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·说话人识别技术的应用前景 | 第14-15页 |
| ·说话人识别目前研究的难点和热点 | 第15-17页 |
| ·说话人识别研究的难点 | 第15-16页 |
| ·说话人识别研究的热点 | 第16-17页 |
| ·论文的主要研究内容和结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基础理论 | 第19-39页 |
| ·说话人识别的基本原理 | 第19-25页 |
| ·说话人识别的分类 | 第19-20页 |
| ·说话人识别的过程及系统框架 | 第20-22页 |
| ·说话人识别的主要方法 | 第22-25页 |
| ·说话人特征提取 | 第25-35页 |
| ·预处理 | 第25-27页 |
| ·特征评价 | 第27-28页 |
| ·语音信号的倒谱分析 | 第28-35页 |
| ·语音信号小波分析时频原理 | 第35-38页 |
| ·短时傅立叶变换 | 第35-36页 |
| ·Grossmann—Morlet小波变换 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于高斯混合模型的说话人识别 | 第39-50页 |
| ·高斯混合模型的概念 | 第39-41页 |
| ·EM算法 | 第41-47页 |
| ·最大似然估计 | 第41-42页 |
| ·EM算法原理 | 第42-44页 |
| ·用EM算法估计 GMM的参数 | 第44-47页 |
| ·应用于说话人识别的 GMM系统 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 小波语音增强在说话人识别中的应用 | 第50-62页 |
| ·小波语音增强方法的原理 | 第51-57页 |
| ·小波变换与信号的奇异性 | 第51-52页 |
| ·语音信号与噪声的小波变换特性 | 第52页 |
| ·带噪语音信号的小波变换增强算法 | 第52-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-61页 |
| ·实验所采用的语音数据 | 第57页 |
| ·语音增强效果实验 | 第57-58页 |
| ·应用于说话人识别系统的实验 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 基于 GMM的多特征有效组合说话人识别 | 第62-73页 |
| ·数据来源及数据的预处理 | 第63页 |
| ·实验的模块框图 | 第63-64页 |
| ·实验结果和分析 | 第64-72页 |
| ·建立语音库仿真 | 第64-66页 |
| ·端点检测仿真 | 第66页 |
| ·MFCC特征参数提取仿真 | 第66-67页 |
| ·系统基本性能的研究 | 第67-70页 |
| ·加入动态参数的的识别实验 | 第70-71页 |
| ·不同特征组合实验 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 个人简历 | 第81页 |
