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基于稀疏编码的鲁棒说话人识别

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 说话人识别研究的背景和意义第11-13页
        1.1.1 说话人识别技术背景知识第11-12页
        1.1.2 说话人识别技术应用第12-13页
    1.2 说话人识别发展历史和研究现状第13-15页
        1.2.1 发展历史第13-14页
        1.2.2 国内外研究现状第14-15页
    1.3 研究热点和发展趋势第15-16页
    1.4 本文研究内容与章节安排第16-17页
    参考文献第17-19页
第2章 说话人识别相关基础知识第19-30页
    2.1 引言第19页
    2.2 说话人识别系统第19-27页
        2.2.1 语音信号特征提取第20-24页
        2.2.2 说话人识别常用模型第24-27页
    2.3 性能评测方法第27-29页
        2.3.1 等错误率第27-28页
        2.3.2 检测错误权衡曲线第28页
        2.3.3 最小检测代价函数第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第3章 基于稀疏编码的数据不充分说话人识别第30-45页
    3.1 引言第30页
    3.2 稀疏编码研究与基本理论第30-36页
        3.2.1 字典学习第31-35页
        3.2.2 稀疏编码第35-36页
    3.3 基于稀疏编码的说话人识别方法实现第36-39页
        3.3.1 特征提取第36-37页
        3.3.2 说话人字典训练第37-38页
        3.3.3 识别第38-39页
    3.4 实验结果与分析第39-44页
        3.4.1 实验设置第39-40页
        3.4.2 结果和分析第40-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 噪声情况下的说话人识别方法第45-59页
    4.1 引言第45页
    4.2 基于形态成分分析的说话人识别第45-47页
        4.2.1 形态成分分析第45-46页
        4.2.2 基于形态成分分析的说话人识别方法第46-47页
    4.3 带有背景字典优化功能的说话人识别方法研究第47-50页
        4.3.1 GMM-UBM目标说话人模型训练第47-48页
        4.3.2 带有字典优化功能的说话人识别方法第48-50页
    4.4 测试语音混噪情况下的说话人识别方法研究第50-53页
        4.4.1 稀疏编码去噪研究第51-52页
        4.4.2 带有噪声字典的说话人识别方法第52-53页
    4.5 训练语音混噪情况下的说话人识别方法研究第53-55页
    4.6 实验与结果分析第55-58页
        4.6.1 实验语料库第55-56页
        4.6.2 实验 1第56-57页
        4.6.3 实验 2第57页
        4.6.4 实验 3第57-58页
    4.7 本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-65页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第65-66页
致谢第66页

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