基于改进网格搜索法SVM参数优化的说话人识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| ·课题研究的现状 | 第12-17页 |
| ·说话人识别研究的现状 | 第12-15页 |
| ·支持向量机研究的现状 | 第15-16页 |
| ·相关研究中存在的问题 | 第16-17页 |
| ·论文的研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 说话人识别系统前端处理算法 | 第19-28页 |
| ·说话人识别系统概述 | 第19-21页 |
| ·说话人识别的基本原理 | 第19-20页 |
| ·说话人识别系统结构 | 第20-21页 |
| ·说话人识别的特征提取 | 第21-23页 |
| ·预处理 | 第21-23页 |
| ·MFCC 特征提取 | 第23页 |
| ·基于主成分分析的特征维数约简 | 第23-27页 |
| ·主成分分析算法基本原理 | 第24-25页 |
| ·特征维数约简仿真分析 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于参数优化的支持向量机算法 | 第28-45页 |
| ·支持向量机的基本概念 | 第28-34页 |
| ·线性支持向量机 | 第29-31页 |
| ·非线性支持向量机 | 第31-32页 |
| ·常用核函数 | 第32页 |
| ·多分类支持向量机 | 第32-33页 |
| ·支持向量机参数优化 | 第33-34页 |
| ·基于参数优化的支持向量机系统结构 | 第34-35页 |
| ·基于网格搜索法的支持向量机 | 第35-37页 |
| ·网格搜索法基本原理 | 第35-36页 |
| ·仿真分析 | 第36-37页 |
| ·基于遗传算法的支持向量机 | 第37-41页 |
| ·遗传算法参数寻优基本原理 | 第37-40页 |
| ·仿真分析 | 第40-41页 |
| ·基于粒子群算法的支持向量机 | 第41-44页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第41-43页 |
| ·仿真分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于 SVM 的说话人识别系统仿真及分析 | 第45-52页 |
| ·系统仿真环境 | 第45-46页 |
| ·语料库的建立 | 第45页 |
| ·系统仿真平台 | 第45-46页 |
| ·基于 SVM 参数优化的说话人识别系统 | 第46-47页 |
| ·系统概述 | 第46页 |
| ·基于改进的网格搜索法的参数优化 | 第46-47页 |
| ·系统参数优化仿真分析 | 第47-49页 |
| ·不同搜索步距对寻优的影响 | 第47-48页 |
| ·不同参数寻优区间对寻优的影响 | 第48-49页 |
| ·不同算法对寻优的影响 | 第49页 |
| ·系统抗噪性能仿真 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
