基于MFCC的说话人识别系统研究
| 摘 要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·说话人识别的概述 | 第7-9页 |
| ·本论文的主要工作及论文组织 | 第9-10页 |
| 第二章 说话人识别技术 | 第10-15页 |
| ·说话人识别系统 | 第10-12页 |
| ·语音处理分类 | 第10-11页 |
| ·说话人识别的系统结构 | 第11-12页 |
| ·说话人识别的技术基础 | 第12-15页 |
| ·说话人识别的特征提取技术 | 第12-13页 |
| ·说话人识别的模式匹配技术 | 第13-15页 |
| 第三章 说话人识别中的特征提取 | 第15-26页 |
| ·语音信号的分析方法 | 第15-19页 |
| ·时域分析 | 第15页 |
| ·频域分析 | 第15-16页 |
| ·语谱分析 | 第16-17页 |
| ·倒谱分析 | 第17-19页 |
| ·LPCC 参数的提取 | 第19-20页 |
| ·MFCC 参数的提取 | 第20-23页 |
| ·差分MFCC 参数的提取 | 第23-26页 |
| 第四章 矢量量化 | 第26-31页 |
| ·矢量量化的基本原理 | 第26-27页 |
| ·矢量量化器的码书设计 | 第27-28页 |
| ·矢量量化的加权失真测度 | 第28-31页 |
| 第五章 人工神经网络 | 第31-40页 |
| ·人工神经网络及其特征 | 第31-34页 |
| ·生物神经元模型 | 第31-32页 |
| ·人工神经元网络特点 | 第32-34页 |
| ·概率神经网络 | 第34-40页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第34-35页 |
| ·竞争神经网络 | 第35-36页 |
| ·概率神经网络 | 第36-40页 |
| 第六章 说话人识别系统的实现 | 第40-51页 |
| ·语音信号的预处理 | 第40-42页 |
| ·预加重 | 第40-41页 |
| ·分帧和加窗 | 第41页 |
| ·端点检测 | 第41-42页 |
| ·说话人确认系统 | 第42-43页 |
| ·说话人确认的结构框图 | 第42页 |
| ·基于VQ 的说话人确认系统 | 第42-43页 |
| ·说话人辨认系统 | 第43-51页 |
| ·基于VQ 的说话人辨认系统 | 第43-46页 |
| ·基于PNN 的说话人辨认系统 | 第46-51页 |
| 结束语 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 在读期间的研究成果 | 第57页 |
