基于声纹信息的身份认证模式与算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·声纹认证的发展和现状 | 第8-10页 |
| ·声纹认证技术简介 | 第10-14页 |
| ·声纹认证的分类 | 第10-11页 |
| ·声纹认证的组成 | 第11页 |
| ·声纹认证的特征分析 | 第11-12页 |
| ·常用于声纹认证的特征 | 第12页 |
| ·特征类型的优选准则 | 第12-13页 |
| ·声纹认证的分类认证方法 | 第13-14页 |
| ·影响认证的两个问题 | 第14页 |
| ·本文所作的工作 | 第14-15页 |
| 2 语音信号的数字处理 | 第15-25页 |
| ·人发出声音的生理基础 | 第15-16页 |
| ·语音的声学特性 | 第16-17页 |
| ·共振峰 | 第16页 |
| ·基音周期 | 第16-17页 |
| ·语音信号的数学模型 | 第17-18页 |
| ·语音信号的分析方法 | 第18-20页 |
| ·时域方法 | 第18-19页 |
| ·频域方法 | 第19页 |
| ·语谱图 | 第19-20页 |
| ·语音信号的数字处理 | 第20-22页 |
| ·语音信号的数字化 | 第20-21页 |
| ·语音信号的预处理 | 第21-22页 |
| ·语音信号端点检测 | 第22-24页 |
| ·短时能量 | 第22-23页 |
| ·短时过零率 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 语音信号的特征提取 | 第25-30页 |
| ·线性预测系数(LPC) | 第25-26页 |
| ·线性预测的基本原理 | 第25-26页 |
| ·线性预测系数的计算 | 第26页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC) | 第26-27页 |
| ·Mel频率倒谱系数(MFCC) | 第27-29页 |
| ·Mel频率倒谱系数的原理 | 第27-28页 |
| ·Mel频率倒谱参数的计算 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于HMM的声纹认证 | 第30-41页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·马尔可夫链(Markov链) | 第30-31页 |
| ·HMM | 第31-32页 |
| ·HMM关键问题 | 第32页 |
| ·HMM算法 | 第32-36页 |
| ·前向算法-后向算法 | 第32-35页 |
| ·Viterbi算法 | 第35页 |
| ·Baum-Welch算法 | 第35-36页 |
| ·HMM的改进 | 第36-39页 |
| ·动态定标 | 第36-37页 |
| ·选取初始模型 | 第37-38页 |
| ·多个观察值序列训练 | 第38-39页 |
| ·基于HMM的声纹认证 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 5 实验数据分析 | 第41-45页 |
| ·语音库 | 第41-42页 |
| ·基于CHMM的声纹认证实验 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 附录 | 第49-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
