噪声环境下的说话人识别技术研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·说话人识别基本原理 | 第13-14页 |
| ·噪声环境下的说话人识别技术 | 第14-17页 |
| ·噪声的分类及影响 | 第14-16页 |
| ·抗噪声处理方法 | 第16-17页 |
| ·研究难点 | 第17页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 小波分析理论及小波阈值去噪 | 第19-32页 |
| ·小波分析 | 第19-22页 |
| ·小波变换的定义及分类 | 第19-20页 |
| ·小波分析的特点 | 第20-21页 |
| ·常用小波函数 | 第21-22页 |
| ·离散小波变换的多分辨率分析 | 第22-26页 |
| ·多分辨率分析 | 第22-23页 |
| ·语音信号的小波包分解 | 第23-26页 |
| ·小波阈值去噪方法 | 第26-31页 |
| ·小波阈值去噪基本原理 | 第26-29页 |
| ·改进小波阈值去噪 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 特征参数提取 | 第32-42页 |
| ·声门特征 | 第32-35页 |
| ·基因周期估计 | 第32-33页 |
| ·自相关基音周期估计 | 第33-34页 |
| ·基于平均幅度差函数的基音周期估计 | 第34-35页 |
| ·倒谱特征提取 | 第35-40页 |
| ·LPC系数及LPC倒谱特征参数(LPCC) | 第35-38页 |
| ·MFCC特征提取 | 第38-40页 |
| ·动态特征DELTA_DELTA参数提取 | 第40页 |
| ·一种新的组合特征提取 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 模型方案 | 第42-48页 |
| ·高斯混合模型 | 第42-44页 |
| ·对角化协方差假设 | 第42-43页 |
| ·模型参数估计 | 第43-44页 |
| ·基于DTW算法的说话人识别 | 第44-45页 |
| ·二级判断模型 | 第45-46页 |
| ·防止假冒人入侵 | 第46-47页 |
| ·假冒人入侵分类 | 第46页 |
| ·得分规整 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验结论 | 第48-61页 |
| ·预处理阶段 | 第48-49页 |
| ·端点检测 | 第49-51页 |
| ·实验一 | 第51-58页 |
| ·噪音库NOISEX-92介绍 | 第51-52页 |
| ·小波基及分层数的确定 | 第52-54页 |
| ·改进小波阈值去噪实验结果 | 第54-58页 |
| ·实验二 | 第58-60页 |
| ·实验语音库建立 | 第58页 |
| ·实验结果及分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第68页 |
