说话人转变检测的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究的意义 | 第8-9页 |
| ·研究的现状 | 第9-13页 |
| ·说话人分割的研究现状 | 第9-12页 |
| ·说话人聚类的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要的研究内容 | 第13页 |
| ·说话人转变检测的评价标准 | 第13-14页 |
| ·论文的结构 | 第14-15页 |
| 第二章 说话人转变检测的特征提取与分析 | 第15-26页 |
| ·前端处理 | 第15-19页 |
| ·预加重 | 第15页 |
| ·分帧加窗 | 第15-17页 |
| ·语音端点检测 | 第17-19页 |
| ·特征提取 | 第19-24页 |
| ·LPC 倒谱系数（LPCC） | 第20-21页 |
| ·梅尔频率倒谱系数（MFCC） | 第21-24页 |
| ·特征值的评价 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 说话人分割 | 第26-39页 |
| ·基于 BIC 的说话人分割算法 | 第27-33页 |
| ·基于 BIC 的单处说话人分割点的检测 | 第27-29页 |
| ·基于 BIC 的多个说话人分割点的检测 | 第29-31页 |
| ·自适应惩罚因子的计算方法 | 第31-33页 |
| ·基于可信度变化趋势的说话人分割点检测 | 第33-36页 |
| ·基于混合算法的说话人分割点检测的方法 | 第36-37页 |
| ·说话人分割的评价 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于等级的分层说话人聚类 | 第39-51页 |
| ·基于基音周期和共振峰的性别分类 | 第40-47页 |
| ·基音周期的提取 | 第41-45页 |
| ·共振峰频率的提取 | 第45-47页 |
| ·基于高斯混合模型的说话人聚类 | 第47-50页 |
| ·高斯混合模型 | 第47-48页 |
| ·GMM 模型建立 | 第48-50页 |
| ·GMM 识别算法 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 说话人转变检测的实验结果及分析 | 第51-64页 |
| ·说话人转变检测的系统设计 | 第51-52页 |
| ·仿真实验分析 | 第52-63页 |
| ·前端处理实验 | 第52-54页 |
| ·两种特征值提取方法的比较实验 | 第54-56页 |
| ·说话人分割实验 | 第56-58页 |
| ·说话人聚类实验 | 第58-62页 |
| ·说话人转变检测的实验结果 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论 | 第64-67页 |
| ·论文工作总结 | 第64-65页 |
| ·本文的局限性及下一步工作 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第70-71页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
