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信道失配条件下的话者确认研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·研究进展与趋势第11-13页
     ·研究历史第11-12页
     ·研究现状第12页
     ·发展趋势第12-13页
   ·系统的评估准则第13-16页
     ·EER 和DET 曲线第14-15页
     ·检测代价函数第15-16页
   ·话者确认系统在实际使用中遇到的问题第16页
   ·论文的主要研究内容第16-18页
第二章 基于GMM-UBM 和GMM-SVM 的话者确认系统第18-33页
   ·概述第18-19页
   ·特征提取第19-20页
   ·基于GMM-UBM 结构的话者确认系统第20-25页
     ·GMM 模型的基本概念第20-22页
     ·GMM 模型的参数估计第22-23页
     ·GMM-UBM 结构第23-25页
   ·基于SVM 模型的话者确认系统第25-30页
     ·支持向量机的基本原理第25页
     ·风险最小化原理第25-26页
     ·线性支持向量机第26-27页
     ·非线性支持向量机第27-28页
     ·GMM 超矢量和K-L 核函数第28-30页
   ·实验与结果分析第30-31页
   ·本章小结第31-33页
第三章 信道失配问题及相关处理方法第33-49页
   ·概述第33-37页
   ·典型的失配补偿方法第37-39页
   ·特征域中的信道失配补偿算法第39-41页
     ·倒谱均值减第39页
     ·倒谱方差归一第39-40页
     ·短时高斯化第40页
     ·相关谱滤波第40页
     ·特征弯曲第40-41页
     ·特征映射第41页
   ·模型域中的信道失配补偿算法第41-44页
     ·因子分析第41-43页
     ·冗余属性投影第43-44页
   ·得分域中的信道失配补偿方法第44-46页
     ·Znorm第44-45页
     ·Hnorm第45-46页
     ·Tnorm第46页
   ·实验与结果分析第46-47页
   ·本章小结第47-49页
第四章 基于冗余属性投影信道失配补偿的 SVM 话者确认研究第49-60页
   ·概述第49页
   ·基于GMM-supervector 的NAP-GMM-SVM 话者确认系统第49-57页
     ·主成分分析第50-51页
     ·NAP 算法应用于话者建模第51-54页
     ·NAP 投影矩阵的计算第54页
     ·核函数第54-55页
     ·实验与结果分析第55-57页
   ·改进的基于NAP 的信道失配补偿算法第57-59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 总结和展望第60-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第66页

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