基于遗传优化RBF神经网络声纹识别研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·声纹识别的发展趋势 | 第9-10页 |
| ·声纹识别的意义 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第2章 声纹识别及其技术 | 第12-27页 |
| ·声纹及声纹识别概念 | 第12-15页 |
| ·声纹 | 第12页 |
| ·声纹识别的概念 | 第12-13页 |
| ·声纹识别性能评价 | 第13-15页 |
| ·遗传算法及其概念 | 第15-19页 |
| ·RBF 神经网络 | 第19-25页 |
| ·径向基函数神经元 | 第19-22页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第22-25页 |
| ·国内外在声纹识别领域的研究现状 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 声纹识别系统 | 第27-48页 |
| ·语音预处理 | 第28-33页 |
| ·采样和量化 | 第29页 |
| ·预加重处理 | 第29页 |
| ·加窗 | 第29-31页 |
| ·端点检测 | 第31-33页 |
| ·特征提取 | 第33-36页 |
| ·Mel 频率简介 | 第33-34页 |
| ·临界带宽 | 第34-35页 |
| ·Mfcc 计算流程 | 第35-36页 |
| ·说话人识别模型 | 第36-47页 |
| ·向量量化模型 | 第37-38页 |
| ·高斯混合模型 | 第38-41页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第41-45页 |
| ·动态时间规整模型 | 第45-46页 |
| ·遗传优化 RBF 神经网络建立 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 实验和结论 | 第48-57页 |
| ·系统介绍 | 第48页 |
| ·系统步骤 | 第48-52页 |
| ·语音录制 | 第49-50页 |
| ·预处理 | 第50-51页 |
| ·特征提取 | 第51页 |
| ·声纹识别模型 | 第51-52页 |
| ·系统的实验以及结果分析 | 第52-55页 |
| ·系统仿真的步骤 | 第52-55页 |
| ·系统仿真结果分析 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 总结和展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
