| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·生物识别技术 | 第9-11页 |
| ·生物识别技术概述 | 第9-10页 |
| ·生物识别技术的发展历史及分类 | 第10页 |
| ·生物识别技术的优势及语音识别技术的优势 | 第10-11页 |
| ·孤立词识别概述 | 第11-12页 |
| ·孤立词识别研究的背景和意义 | 第11页 |
| ·孤立词识别发展历史 | 第11-12页 |
| ·孤立词识别主要方法概述 | 第12页 |
| ·说话人识别概述 | 第12-18页 |
| ·说话人识别研究的背景和意义 | 第13-14页 |
| ·说话人识别发展历史 | 第14页 |
| ·说话人识别分类 | 第14-15页 |
| ·说话人识别主要方法概述 | 第15-16页 |
| ·说话人识别的研究难点 | 第16页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 2 基于GMM 与MFCC 的说话人确认 | 第18-28页 |
| ·说话人特征参数概述 | 第18-19页 |
| ·Mel频率倒谱系数 | 第19-24页 |
| ·人的听觉系统和语音的感知 | 第20-21页 |
| ·Mel 频率简介 | 第21-22页 |
| ·MFCC 参数提取 | 第22-24页 |
| ·基于GMM 的说话人确认研究 | 第24-27页 |
| ·高斯混合模型概述 | 第24-25页 |
| ·高斯混合模型的参数估计（训练过程） | 第25-26页 |
| ·相似度的计算 | 第26-27页 |
| ·识别的决策 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于GMM 的噪声下说说话人确认研究 | 第28-37页 |
| ·噪声下说话人确认的研究 | 第28-31页 |
| ·噪声的分类及影响 | 第28页 |
| ·三种典型的去噪处理方法 | 第28-31页 |
| ·噪声下说话人确认实验所用语音数据库介绍 | 第31页 |
| ·噪声环境下基于多环境噪声多信噪比GMM 的说话人确认研究 | 第31-33页 |
| ·噪声环境下基于多环境噪声多信噪比GMM 的说话人确认实验结果与分析 | 第33-36页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·实验结果分析 | 第34-36页 |
| ·实验中需要解决的问题 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于GMM 的普通话和四川方言说说话人确认研究 | 第37-45页 |
| ·基于GMM 的普通话和四川方言说说话人确认实验所用语音数据库介绍 | 第37-40页 |
| ·按不同比例混合普通话和四川方言的联合高斯混合模型 | 第40-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-44页 |
| ·单一语种创建模型 | 第41-42页 |
| ·按比例混合普通话和四川方言建立鲁棒性模型 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 基于语音识别技术的语音智能控制系统的软件研发 | 第45-58页 |
| ·语音智能控制系统概述 | 第45页 |
| ·系统软件功能设计 | 第45-46页 |
| ·系统软件功能设计 | 第46-49页 |
| ·总体结构 | 第46-47页 |
| ·说话人确认系统 | 第47-48页 |
| ·孤立词识别系统 | 第48-49页 |
| ·语音智能控制系统软件实现中的相关技术处理 | 第49-53页 |
| ·系统功能和界面 | 第53-56页 |
| ·系统性能评估 | 第56-57页 |
| ·影响系统性能的相关因素 | 第56页 |
| ·系统性能测试 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 结论 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58-59页 |
| ·进一步的工作与展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第67-69页 |
