基于VP树和GMM的说话人识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外相关工作进展 | 第12-15页 |
| ·说话人识别的分类 | 第15-17页 |
| ·说话人识别系统的基本结构 | 第17页 |
| ·本文内容安排 | 第17-19页 |
| 第2章 语音信号特征参数提取 | 第19-35页 |
| ·特征参数分类 | 第19-20页 |
| ·短时谱特征 | 第20-21页 |
| ·特征提取的基本过程 | 第21-33页 |
| ·采样量化 | 第21页 |
| ·预加重 | 第21-23页 |
| ·分帧加窗 | 第23-25页 |
| ·端点检测 | 第25-29页 |
| ·倒谱分析 | 第29-30页 |
| ·MFCC参数提取 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 常用的说话人识别模型 | 第35-53页 |
| ·矢量量化模型 | 第35-46页 |
| ·矢量量化概述 | 第35-36页 |
| ·矢量量化的原理 | 第36-41页 |
| ·LBG算法 | 第41-46页 |
| ·高斯混合模型 | 第46-51页 |
| ·高斯混合模型的概念 | 第46-47页 |
| ·高斯混合模型的结构 | 第47-50页 |
| ·EM算法 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 双层识别模型 | 第53-65页 |
| ·双层识别模型概述 | 第53页 |
| ·基于VQ和VP树的快速识别模型 | 第53-58页 |
| ·VP树概述 | 第53-54页 |
| ·VP树的创建 | 第54-55页 |
| ·VP树的k近邻搜索 | 第55-56页 |
| ·基于VQ和VP树的快速识别模型 | 第56-58页 |
| ·基于GMM-UBM的精确识别模型 | 第58-64页 |
| ·GMM-UBM概述 | 第59-61页 |
| ·GMM-UBM的训练 | 第61-63页 |
| ·基于GMM-UBM的精确识别模型 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 实验与分析 | 第65-71页 |
| ·实验描述 | 第65页 |
| ·快速识别模型的识别速度 | 第65-68页 |
| ·快速识别模型的筛选准确率 | 第68-69页 |
| ·双层识别模型的性能 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第79页 |
