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基于GMM和SVM的文本无关的说话人确认方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-25页
 §1.1 说话人识别研究的发展概况第11-13页
 §1.2 文本无关的说话人识别第13-14页
 §1.3 说话人模型第14-17页
  §1.3.1 概率统计模型第14-15页
  §1.3.2 区分性模型第15-17页
  §1.3.3 两类模型的有机结合第17页
 §1.4 说话人确认第17-20页
  §1.4.1 说话人确认系统的组成第17-18页
  §1.4.2 说话人确认系统的评估手段第18-20页
 §1.5 NIST手机电话语音语料库第20-21页
 §1.6 论文研究的主要内容及安排第21-25页
第二章 基于GMM的说话人确认第25-41页
 §2.1 引言第25-26页
 §2.2 语音信号的特征提取及处理第26-31页
  §2.2.1 特征提取第26-30页
  §2.2.2 特征处理第30-31页
 §2.3 基于GMM的说话人确认第31-34页
  §2.3.1 高斯混合模型(GMM)第31-33页
  §2.3.2 GMM的训练第33-34页
 §2.4 基于GMM-UBM的说话人确认第34-40页
  §2.4.1 GMM-UBM框架第34-36页
  §2.4.2 GMM-UBM的训练第36-38页
  §2.4.3 基于GMM-UBM的说话人确认实验第38-40页
 §2.5 本章小结第40-41页
第三章 SVM话者模型第41-63页
 §3.1 引言第41-42页
 §3.2 支持向量机第42-52页
  §3.2.1 线性判决边界第42-48页
  §3.2.2 非线性判决边界第48-52页
 §3.3 基于SVM的话者模型第52-61页
  §3.3.1 SVM话者模型的建模策略第52-56页
   §3.3.1.1 基于GMM的冒认话者选取第54-56页
  §3.3.2 核函数的选择第56-57页
  §3.3.3 惩罚系数C的选取第57-58页
  §3.3.4 实验与分析第58-61页
   §3.3.4.1 SVM冒认话者的选取实验第58-60页
   §3.3.4.2 核函数的选择实验第60-61页
   §3.3.4.3 惩罚系数C的选取实验第61页
 §3.4 本章小结第61-63页
第四章 基于聚类特征变换的SVM话者确认第63-89页
 §4.1 引言第63-65页
 §4.2 基于聚类的特征变换第65-68页
 §4.3 基于VQ聚类的特征变换第68-72页
  §4.3.1 矢量量化聚类第68-70页
  §4.3.2 VQ/SVM话者确认系统第70-72页
 §4.4 基于GMM聚类的特征变换第72-79页
  §4.4.1 GMM概率加权分类第72-75页
  §4.4.2 基于GMM特征变换和SVM话者模型的话者确认性能第75-79页
 §4.5 基于UM-MAP聚类的特征变换第79-87页
  §4.5.1 统一模型(UM)第79-80页
  §4.5.2 基于UM-MAP的GMM聚类第80-82页
  §4.5.3 基于UM-MAP的变换参数提取第82-84页
  §4.5.4 实验与分析第84-87页
 §4.6 本章小结第87-89页
第五章 GMM-SVM组合话者模型第89-99页
 §5.1 引言第89-90页
 §5.2 GMM-SVM组合话者模型第90-91页
 §5.3 GMM多维概率输出第91-94页
  §5.3.1 基于目标话者GMM的多维概率输出第91-93页
  §5.3.2 基于GMM-UBM的多维概率输出第93-94页
 §5.4 基于GMM-SVM组合模型的话者确认性能第94-97页
 §5.5 本章小结第97-99页
第六章 确认阈值和输出评分规整第99-115页
 §6.1 引言第99-100页
 §6.2 确认阈值第100-102页
 §6.3 评分规整第102-107页
  §6.3.1 零规整(Zero Normalization)第103-104页
  §6.3.2 测试规整(Test Normalization)第104-105页
  §6.3.3 说话人自适应的测试规整(AT-norm)第105-106页
  §6.3.4 TZ-norm规整第106-107页
 §6.4 实验与讨论第107-114页
 §6.5 本章小结第114-115页
第七章 总结与展望第115-119页
参考文献第119-125页
致谢第125-127页
攻读学位期间的主要研究工作和论文发表情况第127-128页

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