| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 说话人识别研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 发展历史和现状 | 第10-11页 |
| 1.3 说话人识别的研究难点 | 第11-12页 |
| 1.4 本论文研究的主要内容和章节安排 | 第12-14页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第12页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 说话人识别技术基础 | 第14-21页 |
| 2.1 说话人识别技术概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 说话人识别系统结构 | 第14页 |
| 2.1.2 说话人识别的分类 | 第14-15页 |
| 2.1.3 说话人识别系统性能评价 | 第15-16页 |
| 2.2 说话人识别预处理 | 第16-19页 |
| 2.2.1 预加重 | 第16-17页 |
| 2.2.2 加窗分帧 | 第17页 |
| 2.2.3 端点检测 | 第17-19页 |
| 2.3 说话人识别模式匹配方法 | 第19-20页 |
| 2.3.1 基于模板匹配模型的方法 | 第19页 |
| 2.3.2 基于概率统计模型的方法 | 第19页 |
| 2.3.3 基于人工神经网络的方法 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 说话人识别的特征组合方法研究 | 第21-30页 |
| 3.1 线性预测系数 | 第21-24页 |
| 3.2 MFCC系数的提取 | 第24-26页 |
| 3.3 LPMFCC系数的提取 | 第26-27页 |
| 3.4 基于MFCC与IMFCC系数的说话人识别研究 | 第27-29页 |
| 3.4.1 IMFCC系数的提取 | 第27-28页 |
| 3.4.2 MFCC与IMFCC系数的组合方法研究 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于VQ的说话人识别系统研究 | 第30-39页 |
| 4.1 矢量量化的基本原理 | 第30-31页 |
| 4.2 LBG算法 | 第31-32页 |
| 4.3 初始码本的选定 | 第32-33页 |
| 4.4 基于VQ的说话人识别系统 | 第33-34页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第34-38页 |
| 4.5.1 融合LPC系数和MFCC系数实验结果分析 | 第34-35页 |
| 4.5.2 组合MFCC参数和IMFCC参数实验结果分析 | 第35-38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于GMM的说话人识别系统研究 | 第39-49页 |
| 5.1 高斯混合模型的基本概念 | 第39-40页 |
| 5.2 高斯混合模型的参数估计 | 第40-43页 |
| 5.3 基于GMM的说话人识别系统 | 第43-44页 |
| 5.3.1 系统基本机构 | 第43页 |
| 5.3.2 GMM模型的识别问题 | 第43-44页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 5.4.1 融合LPC系数和MFCC系数实验结果分析 | 第44-45页 |
| 5.4.2 组合MFCC参数和IMFCC参数实验结果分析 | 第45-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第6章 应用DSP进行说话人识别的软件设计 | 第49-53页 |
| 6.1 DSP集成开发环境CCS | 第49-51页 |
| 6.2 说话人识别的DSP程序流程 | 第51-52页 |
| 6.3 系统测试及相关结果 | 第52页 |
| 6.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第7章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 7.1 工作总结 | 第53-54页 |
| 7.2 未来展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录A 个人简历 | 第59-60页 |
| 附录B 攻读学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 附录C 论文中的用图 | 第61-62页 |
| 附录D 论文中的用表 | 第62页 |
