| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-29页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·研究背景与意义 | 第14-15页 |
| ·说话人识别的发展概况及现状 | 第15-17页 |
| ·说话人识别系统概述 | 第17-23页 |
| ·说话人识别的分类和基本组成 | 第18-19页 |
| ·说话人识别的特征提取 | 第19-21页 |
| ·说话人识别的主要方法 | 第21-22页 |
| ·说话人识别系统的性能评价 | 第22-23页 |
| ·研究现状和难点 | 第23-26页 |
| ·说话人特征的提取 | 第23-24页 |
| ·鲁棒性说话人识别技术 | 第24-26页 |
| ·论文主要研究内容与结构安排 | 第26-29页 |
| ·主要研究内容 | 第26-27页 |
| ·论文的结构安排 | 第27-29页 |
| 第二章 基于特征变换和模糊LS-SVM的说话人辨认 | 第29-43页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·基本理论概述 | 第30-34页 |
| ·高斯混合模型原理 | 第30-31页 |
| ·Mel频率倒谱参数特征 | 第31-32页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第32-34页 |
| ·基于特征变换和模糊LS-SVM的说话人辨认 | 第34-37页 |
| ·基于高斯混合模型的特征变换 | 第35-36页 |
| ·模糊隶属度函数 | 第36-37页 |
| ·说话人辨认实验 | 第37-41页 |
| ·实验语音库 | 第37-38页 |
| ·特征变换类数M对识别性能的影响 | 第38-39页 |
| ·不同的变换方法及其模糊隶属度对识别性能的影响 | 第39-40页 |
| ·与传统识别方法的性能比较 | 第40-41页 |
| ·结论 | 第41-43页 |
| 第三章 基于感知特征和模型补偿的鲁棒性说话人辨认 | 第43-60页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·感知对数面积比系数 | 第44-49页 |
| ·线性预测模型 | 第44-46页 |
| ·人耳感知特性 | 第46-47页 |
| ·感知线性预测模型 | 第47-48页 |
| ·感知对数面积比系数的提取 | 第48-49页 |
| ·基于感知特征和模型补偿的说话人辨认算法 | 第49-52页 |
| ·对帧似然概率的归一化补偿变换 | 第49-50页 |
| ·基于感知特征和模型补偿的算法的提出 | 第50-52页 |
| ·鲁棒说话人辨认实验 | 第52-53页 |
| ·预处理和特征提取 | 第52页 |
| ·高斯混合模型的建立与识别 | 第52-53页 |
| ·实验与结果分析 | 第53-58页 |
| ·特征分量的F比鉴别分析 | 第53-54页 |
| ·噪声环境下基于高斯混合模型的辨认性能 | 第54-56页 |
| ·模型补偿变换参数的选择 | 第56-57页 |
| ·噪声环境下基于模型补偿的辨认性能 | 第57-58页 |
| ·结论 | 第58-60页 |
| 第四章 基于自适应频率规整的鲁棒性说话人辨认 | 第60-75页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·语音发音系统原理 | 第60-62页 |
| ·说话人个性特征的提取 | 第62-64页 |
| ·自适应频率规整与特征提取 | 第64-66页 |
| ·频带鉴别性分析 | 第64-65页 |
| ·基于自适应频率规整的非均匀子带分布 | 第65-66页 |
| ·DFCC参数的提取 | 第66页 |
| ·噪声环境下语音频谱的增强 | 第66-69页 |
| ·语音/非语音检测 | 第66-67页 |
| ·噪声谱估计 | 第67-68页 |
| ·先验信噪比的最优估计 | 第68-69页 |
| ·干净语音频谱的估计 | 第69页 |
| ·鲁棒说话人辨认实验 | 第69-73页 |
| ·不同语音文件的频带鉴别性分析 | 第70-72页 |
| ·干净语音环境下DFCC特征在不同测试文件的识别性能 | 第72页 |
| ·噪声环境下DFCC特征的抗噪性能测试 | 第72-73页 |
| ·结论 | 第73-75页 |
| 第五章 基于汉语元音映射的说话人辨认 | 第75-96页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·汉语语音的基本特性 | 第76-80页 |
| ·汉语语音的特点 | 第76-77页 |
| ·声母和韵母 | 第77-78页 |
| ·汉语的音节结构 | 第78-80页 |
| ·汉语元音映射的提出 | 第80-87页 |
| ·汉语元音频谱的对比 | 第80-81页 |
| ·复韵母中单元音音素的滑动分析 | 第81-82页 |
| ·常用复韵母的分解实验 | 第82-84页 |
| ·二合元音共振峰分析 | 第84-85页 |
| ·韵母—元音分解的识别性能实验 | 第85-86页 |
| ·基于汉语元音映射的说话人识别框架 | 第86-87页 |
| ·基于汉语元音映射和仿生模式识别的说话人辨认 | 第87-91页 |
| ·基于频域能量分布分析的元音帧提取 | 第87-88页 |
| ·仿生模式识别理论 | 第88-89页 |
| ·基于仿生模式识别的说话人识别方法 | 第89-90页 |
| ·改进的最近邻覆盖算法 | 第90-91页 |
| ·说话人辨认实验 | 第91-95页 |
| ·辨认算法主要步骤 | 第91-92页 |
| ·实验结果与分析 | 第92-95页 |
| ·结论 | 第95-96页 |
| 第六章 总结与展望 | 第96-99页 |
| ·论文工作总结 | 第96-98页 |
| ·研究展望 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-111页 |
| 附录 | 第111页 |