| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| 第一节 说话人识别概述 | 第8-10页 |
| 第二节 说话人识别的基本原理 | 第10-11页 |
| 第三节 与文本无关的说话人识别的研究现状及存在的难点 | 第11-13页 |
| 第四节 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 说话人识别中常用的特征 | 第14-21页 |
| 第一节 说话人特征概述 | 第14-15页 |
| 第二节 基音周期 | 第15-16页 |
| 第三节 线性预测系数 | 第16-17页 |
| 第四节 线性预测倒谱系数 | 第17-19页 |
| 第五节 MEL频率倒谱系数 | 第19-21页 |
| 第三章 与文本无关的说话人识别方法 | 第21-30页 |
| 第一节 说话人识别的基本方法及其分类 | 第21-22页 |
| 第二节 基于VQ 的说话人识别方法 | 第22-24页 |
| 第三节 基于HMM 的说话人识别方法 | 第24-28页 |
| ·各态历经HMM | 第24页 |
| ·高斯混合模型方法 | 第24-28页 |
| 第四节 基于人工神经网络的方法 | 第28页 |
| 第五节 基于语音识别的方法 | 第28-30页 |
| 第四章 基于改进码本形成算法的说话人识别 | 第30-37页 |
| 第一节 基于LBG 的码本形成算法 | 第30页 |
| 第二节 基于KOHONEN网络的码本形成算法 | 第30-32页 |
| 第三节 改进的码本形成算法 | 第32-35页 |
| ·Kohonen 网络结构的选择 | 第32-34页 |
| ·改进的码本形成算法 | 第34-35页 |
| 第四节 实验结果及分析 | 第35-37页 |
| 第五章 基于修正MEL 子带系数的说话人识别 | 第37-56页 |
| 第一节 特征处理方法 | 第37-41页 |
| ·组合法 | 第37页 |
| ·差分法 | 第37-38页 |
| ·特征变换法 | 第38-41页 |
| 第二节 基于修正MEL 子带系数的说话人识别 | 第41-49页 |
| ·修正Mel 子带系数 | 第41-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-49页 |
| 第三节 基于组合MEL 子带系数的说话人识别 | 第49-53页 |
| ·组合Mel 子带系数 | 第50页 |
| ·实验结果和分析 | 第50-53页 |
| 第四节 基于二次识别的说话人识别系统 | 第53-56页 |
| ·二次识别方法 | 第53页 |
| ·实验结果和分析 | 第53-56页 |
| 第六章 基于MEL 子带的鲁棒性说话人识别 | 第56-62页 |
| 第一节 不同子带的抗噪性能 | 第56-57页 |
| 第二节 鲁棒性说话人识别算法 | 第57-59页 |
| ·传统的VQ 识别算法 | 第57-58页 |
| ·改进VQ 识别算法 | 第58-59页 |
| 第三节 实验结果和分析 | 第59-62页 |
| 第七章 结束语 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 详细摘要 | 第68-70页 |