清辅音特征分析及其在耳语音说话人识别中的应用
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·耳语音的研究背景 | 第9页 |
| ·耳语音说话人识别的研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 耳语音的声学研究 | 第13-18页 |
| ·耳语音的声理特性 | 第13-15页 |
| ·耳语音的时频特点 | 第15-18页 |
| ·时域特点 | 第15-16页 |
| ·频域特点 | 第16-18页 |
| 第三章 耳语音的特征参数分析 | 第18-29页 |
| ·语音特征参数的分析 | 第18-24页 |
| ·语音信号的数学模型 | 第18-19页 |
| ·基音频率 | 第19页 |
| ·共振峰 | 第19-20页 |
| ·美尔频率倒谱系数(MFCC) | 第20-24页 |
| ·耳语音特征参数的分析 | 第24-29页 |
| ·耳语音产生的数学模型 | 第24-25页 |
| ·线性频率倒谱系数(LFCC) | 第25-26页 |
| ·指数频率倒谱系数(EFCC) | 第26-29页 |
| 第四章 基于 GMM 的耳语音说话人识别系统 | 第29-42页 |
| ·说话人识别的分类 | 第29-30页 |
| ·常用的模型训练方法 | 第30-31页 |
| ·GMM 的基本概念 | 第31-33页 |
| ·通用背景模型 | 第33-38页 |
| ·分裂法 | 第34-35页 |
| ·K 均值聚类算法 | 第35-36页 |
| ·EM 算法 | 第36-38页 |
| ·说话人模型的自适应 | 第38-40页 |
| ·基于对数似然度函数的辨认算法 | 第40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 第五章 清辅音在耳语音说话人识别中的应用 | 第42-53页 |
| ·语音的分类 | 第42页 |
| ·清辅音特征分析 | 第42-45页 |
| ·离散小波变换的汉语耳语音声韵分割应用 | 第45-48页 |
| ·系统的构造 | 第48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·论文总结 | 第53页 |
| ·今后展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
