声纹识别系统与模式识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·声纹识别的分类及应用领域 | 第11-13页 |
| ·声纹识别的分类 | 第11-12页 |
| ·声纹识别应用领域 | 第12-13页 |
| ·声纹识别的基本方法 | 第13-20页 |
| ·高斯混合模型 | 第13-15页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第15-18页 |
| ·矢量量化模型 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络模型 | 第19页 |
| ·支持向量机模型 | 第19-20页 |
| ·本文的主要内容与结构安排 | 第20-21页 |
| ·本文主要研究内容 | 第20页 |
| ·本文结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 语音信号基础知识 | 第21-31页 |
| ·声学基础 | 第21-22页 |
| ·声音与声波 | 第21页 |
| ·听觉特性 | 第21-22页 |
| ·语音信号的数学模型 | 第22-23页 |
| ·语音信号分析方法 | 第23-29页 |
| ·时域分析 | 第23-27页 |
| ·频域分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 特征提取 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·预处理 | 第32-35页 |
| ·特征选择 | 第35-44页 |
| ·特征提取概述 | 第35页 |
| ·线性预测系数 | 第35-38页 |
| ·LPC倒谱系数 | 第38-40页 |
| ·改进的Mel频率倒谱系数 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 模式匹配 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·矢量量化模型 | 第45-46页 |
| ·初始码本的选择 | 第46-47页 |
| ·随机初始码本 | 第46页 |
| ·分裂法初始码本 | 第46页 |
| ·超球面极值选择法初始码本 | 第46-47页 |
| ·VQ算法设计 | 第47-50页 |
| ·LBG算法 | 第47-48页 |
| ·VQ语音识别 | 第48页 |
| ·改进的LBG算法 | 第48-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-53页 |
| ·语音库的建立 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 基于LABVIEW的声纹识别系统 | 第55-63页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·LABVIEW基础 | 第55-58页 |
| ·LabVIEW简介 | 第55-56页 |
| ·模块化编程思想 | 第56-58页 |
| ·LABVIEW声音采集 | 第58-59页 |
| ·MATLAB SCRIPT节点 | 第59-60页 |
| ·程序的设计 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63页 |
| ·研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第71页 |
