噪音环境下的说话人识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 前言 | 第7-12页 |
| ·选题依据 | 第7-8页 |
| ·研究历史与发展现状 | 第8-9页 |
| ·研究思路 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-12页 |
| ·语音信号分析 | 第10页 |
| ·语音信号增强处理 | 第10页 |
| ·语音端点检测 | 第10页 |
| ·说话人识别和特征参数提取 | 第10页 |
| ·隐马尔可夫模型及其在说话人识别中的应用 | 第10-12页 |
| 2 语音信号处理基础 | 第12-20页 |
| ·汉语语音及其产生模型 | 第12-13页 |
| ·语音信号产生机理 | 第12页 |
| ·级联声管模型 | 第12-13页 |
| ·语音信号的特征 | 第13页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第13-16页 |
| ·语音信号的采样、量化和编码 | 第14页 |
| ·短时能量和短时平均幅度 | 第14-15页 |
| ·语音短时过零率 | 第15-16页 |
| ·语音信号的自相关分析 | 第16页 |
| ·语音信号的频域分析 | 第16-20页 |
| ·短时傅立叶变换 | 第17页 |
| ·语音信号的小波分析 | 第17-19页 |
| ·语音信号的同态处理及倒谱分析 | 第19-20页 |
| 3 语音增强 | 第20-26页 |
| ·语音增强概述 | 第20页 |
| ·减谱法语音增强原理 | 第20-21页 |
| ·噪声估计算法 | 第21-23页 |
| ·实验结果 | 第23-26页 |
| 4 语音端点检测 | 第26-33页 |
| ·语音信号端点检测 | 第26页 |
| ·噪音类型判断和系统设计 | 第26-28页 |
| ·端点检测算法 | 第28-33页 |
| ·静音模型端点检测算法 | 第28-29页 |
| ·有噪音环境端点检测算法 | 第29-33页 |
| 5 说话人识别和特征参数提取 | 第33-39页 |
| ·说话人识别概述 | 第33-36页 |
| ·说话人识别的基本概念、分类与应用 | 第33-34页 |
| ·说话人识别方法的分类 | 第34-35页 |
| ·说话人识别的难点 | 第35页 |
| ·说话人识别原理 | 第35页 |
| ·说话人识别系统结构 | 第35-36页 |
| ·识别参数提取 | 第36-39页 |
| ·基音、共振峰 | 第37页 |
| ·线性预测系数、线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数 | 第37-39页 |
| 6 基于隐马尔可夫模型的说话人识别 | 第39-54页 |
| ·隐马尔可夫模型概述 | 第39页 |
| ·隐马尔可夫模型的原理 | 第39-40页 |
| ·隐马尔可夫模型的数学模型 | 第40-41页 |
| ·HMM要解决的三个问题 | 第41-45页 |
| ·输出概率识别问题 | 第41-43页 |
| ·模型解码问题 | 第43页 |
| ·模型训练问题 | 第43-45页 |
| ·识别参数的K均值算法 | 第45-47页 |
| ·两个常用的隐马尔可夫识别模型 | 第47-48页 |
| ·自左至右结构模型 | 第47页 |
| ·各态历经结构模型 | 第47-48页 |
| ·模型初值选取问题 | 第48-49页 |
| ·Matlab的主控测试识别程序 | 第49-50页 |
| ·实验及结果 | 第50-54页 |
| 结论与建议 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
