噪声环境下的说话人识别研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·说话人识别介绍 | 第11-12页 |
| ·说话人识别的优势与应用前景 | 第12-13页 |
| ·研究进展与趋势 | 第13-15页 |
| ·说话人识别的研究历史及现状 | 第13-14页 |
| ·发展趋势 | 第14-15页 |
| ·存在问题 | 第15页 |
| ·说话人识别系统结构 | 第15-16页 |
| ·噪声环境中的说话人识别及研究意义 | 第16-17页 |
| ·本课题的主要研究内容及章节安排 | 第17-18页 |
| 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 小波语音增强在说话人识别中的应用 | 第19-30页 |
| ·小波分析理论简介 | 第19-26页 |
| ·傅里叶变换 | 第19-20页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第20-22页 |
| ·小波变换 | 第22-23页 |
| ·多分辨率分析和Mallat算法 | 第23-26页 |
| ·小波去噪 | 第26-29页 |
| ·小波去噪的原理 | 第26-27页 |
| ·小波阈值施加的方式 | 第27-28页 |
| ·MATLAB中的小波阈值 | 第28-29页 |
| 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 语音信号的特征参数的提取 | 第30-38页 |
| ·语音信号的几种分析方法 | 第30-31页 |
| ·时域分析 | 第30页 |
| ·频域分析 | 第30-31页 |
| ·倒谱分析 | 第31页 |
| ·线性预测系数(LPC)提取 | 第31-33页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC)的提取 | 第33-35页 |
| ·MFCC和差分MFCC参数的提取 | 第35-37页 |
| ·MFCC参数的提取 | 第35-37页 |
| ·差分MFCC参数的提取 | 第37页 |
| 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 说话人识别模型 | 第38-44页 |
| ·说话人识别模型设计方法简介 | 第38-40页 |
| ·模板模型 | 第38-39页 |
| ·概率模型 | 第39页 |
| ·判决模型 | 第39-40页 |
| ·混合模型 | 第40页 |
| ·矢量量化的基本原理 | 第40-41页 |
| ·LBG算法 | 第41-43页 |
| 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 说话人识别系统的MATLAB实现 | 第44-64页 |
| ·语音鉴别的MATLAB设计与实现 | 第45-52页 |
| ·语音信号预处理的MATLAB实现 | 第45-50页 |
| ·MFCC+ΔMFCC特征提取的MATLAB实现 | 第50-52页 |
| ·语音认证的MATLAB设计与实现 | 第52-58页 |
| ·检查声学空间 | 第52-53页 |
| ·矢量量化码本的LBG算法 | 第53-54页 |
| ·训练的矢量量化码字的数据点 | 第54-56页 |
| ·识别系统训练阶段 | 第56-57页 |
| ·识别系统测试阶段 | 第57-58页 |
| ·说话人识别系统测试平台设计 | 第58-63页 |
| 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76页 |
