说话人识别技术的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究说话人识别的意义 | 第8-9页 |
| ·说话人识别的概念及其分类 | 第9页 |
| ·说话人识别的基本原理 | 第9-12页 |
| ·说话人识别的发展现状 | 第12-13页 |
| ·说话人识别技术目前存在的问题和今后的发展方向 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 说话人识别的特征参数的选取 | 第16-26页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·语音的发生原理 | 第16-17页 |
| ·基音频率 | 第17-19页 |
| ·线性预测编码（LPC）分析 | 第19-21页 |
| ·MEL倒谱参数（MFCC） | 第21-23页 |
| ·差值倒谱 | 第23-24页 |
| ·参数选取方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别 | 第26-37页 |
| ·概述 | 第26页 |
| ·GMM 模型基本理论 | 第26-30页 |
| ·单一高斯概率密度函数的参数估计法 | 第26-27页 |
| ·高斯混合密度函数的参数估计法 | 第27-30页 |
| ·EM 及改进的训练方法 | 第30-31页 |
| ·GMM 模型的识别问题 | 第31-32页 |
| ·基于GMM 模型和说话人性别判识的说话人识别 | 第32-36页 |
| ·基于基音频率统计规律的性别判别 | 第33-34页 |
| ·基于GMM 模型和说话人性别判识的说话人识别 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于矢量量化（VQ）方法的说话人识别 | 第37-57页 |
| ·概述 | 第37页 |
| ·矢量量化（VQ）识别方法 | 第37-47页 |
| ·基本理论 | 第37-41页 |
| ·系统工作原理 | 第41-42页 |
| ·矢量量化的码本设计 | 第42-47页 |
| ·矢量量化识别方法的码本优化 | 第47-52页 |
| ·矢量量化码本训练方法的局限性 | 第47-48页 |
| ·近邻划分法 | 第48-49页 |
| ·基于遗传算法的码本优化 | 第49-51页 |
| ·GAVQ 算法 | 第51-52页 |
| ·基于模糊矢量量化算法的说话人识别 | 第52-56页 |
| ·模糊矢量量化算法 | 第53-55页 |
| ·改进的模糊矢量量化算法 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 实验结果和结论 | 第57-61页 |
| ·实验语音数据 | 第57页 |
| ·利用GMM 和改进的EM 算法的识别结果 | 第57-59页 |
| ·利用矢量量化的识别结果 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
