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说话人识别中的时变鲁棒性问题研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 绪论第9-29页
   ·说话人识别应用背景第9-11页
     ·说话人识别技术概述第9-10页
     ·说话人识别技术应用第10-11页
   ·说话人识别中的时变问题第11-12页
   ·时变问题的研究现状第12-19页
     ·研究现状概述第12-17页
     ·研究现状分析第17-18页
     ·时变问题研究难点第18-19页
   ·研究工作概述第19-27页
     ·研究思路第19-24页
     ·工作内容第24-27页
   ·论文的组织结构第27-29页
第2章 时变声纹数据库Chronos第29-47页
   ·引论第29-34页
     ·语音资源联盟概述第29-30页
     ·现有时变声纹资源第30-33页
     ·构建合适的时变声纹库第33-34页
   ·Chronos设计原则第34-36页
     ·整体的设计原则第34-35页
     ·固定的录音文本第35-36页
     ·梯度的时间间隔第36页
   ·Chronos具体录制方案第36-40页
     ·录音文本第36-38页
     ·时间间隔第38-39页
     ·说话人第39-40页
     ·录音环境等第40页
   ·Chronos上的时变表现第40-45页
     ·频谱特征第40页
     ·声纹特征第40-43页
     ·系统性能第43-45页
   ·小结第45-47页
第3章 基于以F-ratio为中间准则计算频带区分度的时变鲁棒特征提取算法第47-61页
   ·频带区分度第47-48页
     ·频带区分度的概念第47页
     ·时变说话人识别中的频带区分度第47-48页
     ·频带区分度的确定准则第48页
   ·基于频带能量和F-ratio的准则第48-52页
     ·以F-ratio为频带区分度的中间准则第48-50页
     ·频带能量作为参数第50页
     ·两种F-ratio的计算第50-52页
     ·整体区分度的定义第52页
   ·时变鲁棒性算法第52-56页
     ·频率弯折第53-55页
     ·滤波器输出加权第55-56页
   ·实验第56-60页
     ·实验设置第56页
     ·整体区分度第56-59页
     ·实验结果第59-60页
   ·小结第60-61页
第4章 基于性能驱动的频率弯折方法的特征提取算法第61-69页
   ·性能驱动准则第61-62页
     ·基于频带能量和F-ratio准则的局限第61页
     ·针对频率弯折的性能驱动准则第61-62页
   ·频带的单独加强第62-63页
   ·系统的性能指标第63-65页
     ·性能评价指标第63-64页
     ·频带整体区分度第64-65页
   ·实验第65-67页
     ·实验设置第65页
     ·整体区分度第65-67页
     ·实验结果第67页
   ·小结第67-69页
第5章 基于区分性训练的滤波器输出加权方法的特征提取算法第69-93页
   ·引论第69-70页
   ·说话人识别中的区分性特征提取算法第70-76页
     ·区分性训练准则概述第70-71页
     ·MCE区分性训练算法第71-73页
     ·基于梯度的GPD模型参数优化算法第73-74页
     ·DFE算法第74-76页
   ·时变说话人识别的区分性准则第76-77页
     ·最小会话方差准则第76-77页
     ·MCE*MSV准则第77页
   ·MCE*MSV准则下的参数训练方法第77-84页
     ·目标函数的偏导数第77-80页
     ·模型参数的训练第80-81页
     ·特征参数的训练第81-84页
     ·准则的适用性第84页
   ·基于GMM-UBM结构的快速梯度计算方法和弹性传播算法第84-88页
     ·支配性高斯混合第85-86页
     ·快速梯度计算第86页
     ·弹性传播算法第86-88页
   ·实验第88-92页
     ·实验设置第88-89页
     ·整体区分度第89-91页
     ·加速性能第91页
     ·实验结果第91-92页
   ·小结第92-93页
第6章 总结和展望第93-97页
   ·论文工作总结第93-95页
   ·下一步研究展望第95-97页
参考文献第97-106页
致谢第106-108页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第108-109页

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