| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| §1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| §1.2 发展历程和研究现状 | 第9-12页 |
| §1.2.1 国外发展历程 | 第9-10页 |
| §1.2.2 国内发展历程 | 第10页 |
| §1.2.3 研究现状 | 第10-12页 |
| §1.3 说话人识别技术难点 | 第12-13页 |
| §1.4 论文的研究内容与安排 | 第13-15页 |
| 第二章 说话人识别系统概述 | 第15-22页 |
| §2.1 说话人识别的分类 | 第15-16页 |
| §2.2 说话人识别系统组成和原理结构 | 第16-18页 |
| §2.3 语音信号特征 | 第18-20页 |
| §2.3.1 语音特征参数的提取 | 第18-19页 |
| §2.3.2 特征参数选择评估 | 第19-20页 |
| §2.4 说话人识别模型 | 第20-21页 |
| §2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 语音信号前端处理的研究 | 第22-48页 |
| §3.1 语音信号的预处理 | 第22-27页 |
| §3.1.1 A/D转换 | 第22-23页 |
| §3.1.2 预加重处理 | 第23-25页 |
| §3.1.3 加窗分帧 | 第25-27页 |
| §3.2 传统的语音端点检测技术 | 第27-29页 |
| §3.2.1 基于短时能量和短时过零率的双门限端点检测算法 | 第27-28页 |
| §3.2.2 基于谱熵的语音端点检测算法 | 第28-29页 |
| §3.3 改进的语音端点检测技术 | 第29-36页 |
| §3.3.1 短时TEO能量 | 第30-33页 |
| §3.3.2 Mel倒谱距离 | 第33页 |
| §3.3.3 基于Mel-TEO的带噪语音端点检测算法 | 第33-36页 |
| §3.4 实验结果与分析 | 第36-47页 |
| §3.4.1 测试集及评估方法 | 第36-37页 |
| §3.4.2 端点检测仿真实验 | 第37-45页 |
| §3.4.3 实验结果分析 | 第45-47页 |
| §3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 特征参数的提取 | 第48-56页 |
| §4.1 Teager能量算子 | 第48页 |
| §4.2 Mel频率倒谱系数 | 第48-51页 |
| §4.3 Mel频率倒谱系数的二次特征提取 | 第51-53页 |
| §4.3.1 一阶差分Mel频率倒谱系数 | 第51-53页 |
| §4.3.2 特征参数降维 | 第53页 |
| §4.4 MFCC和短时TEO能量的混合特征参数 | 第53-55页 |
| §4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于GMM-UBM混合特征参数的说话人识别实验 | 第56-71页 |
| §5.1 GMM在说话人识别中的应用 | 第56-60页 |
| §5.1.1 GMM的训练 | 第57页 |
| §5.1.2 GMM的参数估计 | 第57-60页 |
| §5.2 GMM-UBM在说话人识别中的应用 | 第60-61页 |
| §5.2.1 UBM在说话人识别中的应用 | 第60页 |
| §5.2.2 GMM-UBM的实现 | 第60-61页 |
| §5.3 实验结果与分析 | 第61-69页 |
| §5.3.1 实验环境介绍 | 第61-62页 |
| §5.3.2 实验结果 | 第62-69页 |
| §5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| §6.1 工作总结 | 第71-72页 |
| §6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第78页 |
| 参与的科研项目 | 第78页 |
