语音发现与跟踪技术的研究及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 论文的研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 语者发现与跟踪系统的概述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 语者发现与跟踪技术的简介 | 第10-11页 |
| 1.2.2 语者发现与跟踪技术的组成 | 第11-12页 |
| 1.2.3 语者发现与跟踪系统的评价指标 | 第12页 |
| 1.3 语者发现与跟踪技术的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 语音特征的研究现状 | 第14页 |
| 1.3.2 语音检测技术的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 说话人分割技术的研究现状 | 第15页 |
| 1.3.4 说话人聚类技术的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.5 说话人识别的研究现状 | 第16页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第16页 |
| 1.5 论文的主要研究成果 | 第16-17页 |
| 1.6 论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 语者发现与跟踪技术基础 | 第19-35页 |
| 2.1 语音信号的特征 | 第19-28页 |
| 2.1.1 语音信号的产生过程 | 第19页 |
| 2.1.2 语音特征的分类 | 第19-20页 |
| 2.1.3 特征提取 | 第20-27页 |
| 2.1.4 特征规整 | 第27-28页 |
| 2.2 语音检测 | 第28页 |
| 2.3 说话人分割 | 第28页 |
| 2.4 说话人聚类 | 第28-30页 |
| 2.4.1 聚类度量准则 | 第29-30页 |
| 2.4.2 聚类终止条件 | 第30页 |
| 2.5 说话人识别 | 第30-33页 |
| 2.5.1 说话人模型 | 第30-32页 |
| 2.5.2 识别打分过程 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 语音检测算法研究 | 第35-45页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 基于统计模型的语音检测 | 第36-37页 |
| 3.3 语音后端延迟算法 | 第37-38页 |
| 3.4 前端检测算法 | 第38-41页 |
| 3.5 相关实验 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 说话人分割算法研究 | 第45-61页 |
| 4.1 说话人分割算法的评价指标 | 第45-46页 |
| 4.2 基于度量距离的分割算法 | 第46-58页 |
| 4.2.1 常见的度量准则 | 第46-48页 |
| 4.2.2 度量准则的对比 | 第48-51页 |
| 4.2.3 BIC分割算法 | 第51-52页 |
| 4.2.4 DISTBIC分割算法 | 第52-55页 |
| 4.2.5 相关实验 | 第55-58页 |
| 4.3 基于HMM的分割算法 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 语者发现与跟踪系统的设计与实现 | 第61-81页 |
| 5.1 语者发现与跟踪系统框架 | 第61-72页 |
| 5.1.1 特征提取 | 第62页 |
| 5.1.2 语音检测 | 第62-64页 |
| 5.1.3 说话人分割 | 第64-67页 |
| 5.1.4 说话人聚类 | 第67-68页 |
| 5.1.5 说话人重分割 | 第68-70页 |
| 5.1.6 说话人重聚类 | 第70-72页 |
| 5.1.7 说话人识别 | 第72页 |
| 5.2 系统实验结果 | 第72-79页 |
| 5.2.1 实验数据 | 第72页 |
| 5.2.2 不同参数特征的分割性能比较 | 第72-75页 |
| 5.2.3 语音检测对系统性能的影响 | 第75-76页 |
| 5.2.4 不同分割算法对系统性能的影响 | 第76页 |
| 5.2.5 说话人重分割和重聚类对系统性能的影响 | 第76页 |
| 5.2.6 不同的识别特征对系统性能的影响 | 第76-77页 |
| 5.2.7 系统结果分析 | 第77-79页 |
| 5.3 本章小结 | 第79-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第87页 |
