| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究的意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10页 |
| ·论文结构 | 第10-13页 |
| 第二章 基本理论介绍 | 第13-25页 |
| ·说话人识别的基本理论 | 第13-16页 |
| ·基本原理与系统结构 | 第13-14页 |
| ·特征提取的准则及常用方法 | 第14-15页 |
| ·主要的模式匹配方法 | 第15-16页 |
| ·时频分析的基本理论 | 第16-22页 |
| ·时频分析的基本概念 | 第16-17页 |
| ·常用的时频分析方法 | 第17-22页 |
| ·脉冲耦合神经网络 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于Gabor 变换与双线性时频分布的语音时频结构 | 第25-33页 |
| ·双线性分布的交叉项 | 第25页 |
| ·基于Gabor 变换与双线性时频分布的语音时频结构 | 第25-26页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于精细时频结构特征提取的说话人识别 | 第33-37页 |
| ·特征提取 | 第33页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第33-35页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于Gamma tone 滤波和PCNN 的说话人识别 | 第37-47页 |
| ·Gamma tone 滤波器 | 第37-38页 |
| ·脉冲耦合神经网络与特征提取 | 第38-39页 |
| ·时间序列与熵序列 | 第39页 |
| ·时间序列和熵序列的比较 | 第39页 |
| ·脉冲耦合神经网络在语谱图中的应用 | 第39-42页 |
| ·基于Gamma tone 滤波和PCNN 的说话人识别 | 第42-46页 |
| ·算法步骤 | 第42-43页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·全文内容总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57页 |
