基于高斯混合模型的语种识别的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·语种识别的背景和历史 | 第10-11页 |
| ·基于高斯混合模型的语种识别的研究 | 第11-12页 |
| ·语种识别的数据库及其评测标准 | 第12-14页 |
| ·数据库 | 第12-13页 |
| ·性能评测指标 | 第13-14页 |
| ·本论文内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 GMM-UBM模型系统框架 | 第16-36页 |
| ·系统框架 | 第16页 |
| ·特征提取 | 第16-24页 |
| ·梅尔频率倒谱系数 | 第17-19页 |
| ·声道长度规整 | 第19-21页 |
| ·RASTA滤波 | 第21页 |
| ·移位差分倒谱特征 | 第21-22页 |
| ·高斯化 | 第22-23页 |
| ·倒谱域减均值 | 第23-24页 |
| ·GMM模型的训练 | 第24-34页 |
| ·MLE准则 | 第24-25页 |
| ·EM算法 | 第25-30页 |
| ·通用背景模型的估计 | 第30-34页 |
| ·语种模型的自适应 | 第34页 |
| ·高斯后端分类器 | 第34页 |
| ·实验 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 因子分析在基于GMM的自动语种识别的应用 | 第36-42页 |
| ·因子分析背景 | 第36页 |
| ·噪声子空间的估计 | 第36-39页 |
| ·因子分析在LID中的数学建模 | 第36-37页 |
| ·模型参数的估计 | 第37-39页 |
| ·模型域方法和特征域方法 | 第39页 |
| ·模型域方法 | 第39页 |
| ·特征域方法 | 第39页 |
| ·实验 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 高斯混合模型的区分性训练 | 第42-52页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·MMI准则在语种识别中的运用 | 第42-45页 |
| ·EBW算法 | 第43-44页 |
| ·几个关键参数 | 第44-45页 |
| ·MMI在语种识别中几个问题 | 第45-49页 |
| ·训练语料的切分 | 第45-47页 |
| ·运算量的简化 | 第47-48页 |
| ·方言模型在区分性训练中的问题 | 第48-49页 |
| ·MMI和FA的结合 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-55页 |
| ·本论文工作总结 | 第52-53页 |
| ·进一步的研究工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的研究工作 | 第58-59页 |
| 待发表论文 | 第58页 |
| 研究工作 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
