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基于GMM和高层信息特征的文本无关说话人识别研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
图目录第12-14页
表目录第14-15页
第1章 绪论第15-27页
   ·概述第15-17页
   ·NIST说话人评测第17-20页
   ·文本无关的说话人确认第20-23页
     ·DET曲线第21-22页
     ·等误识率第22页
     ·检测代价函数第22-23页
   ·本文的研究背景与关键问题第23-25页
     ·研究背景第23-24页
     ·关键问题第24-25页
   ·本文的主要研究内容第25-27页
第2章 基于GMM-UBM的文本无关的说话人识别原理第27-43页
   ·概述第27-28页
   ·统计模型-GMM第28-33页
     ·高斯混合模型(GMM)第29-30页
     ·GMM模型的参数估计第30-31页
     ·GMM概率输出第31-33页
   ·基于GMM的说话人确认第33-38页
     ·基于GMM-UBM的说话人确认第34-35页
     ·GMM-UBM-MAP结构的说话人识别模型第35-38页
   ·实验与结论第38-42页
     ·实验数据库第38-39页
     ·混合度对系统性能的影响第39-40页
     ·两种模型结构的比较第40-41页
     ·数据量对GMM-UBM-MAP结构系统性能的影响第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第3章 基于短时特征参数的说话人识别第43-61页
   ·引言第43-44页
   ·语音信号的产生机理第44-46页
   ·声道参数及其在说话人中的应用第46-55页
     ·倒谱分析及MFCC参数的提取第47-50页
     ·基于MFCC的说话人识别第50-55页
   ·短时音源参数第55-60页
     ·基音周期的提取第56-57页
     ·短时音源参数第57-58页
     ·短时音源参数辅助提高说话人识别性能第58-60页
   ·本章小结第60-61页
第4章 基于音源超音段韵律信息的说话人识别第61-75页
   ·概述第61-62页
   ·超音段基频韵律特征提取第62-69页
     ·基于分段线性模型的提取方法第63页
     ·超帧韵律特征第63-65页
     ·基于小波分析的提取方法第65-69页
   ·超音段韵律特征用于文本无关说话人确认第69-73页
     ·数据库介绍及参数提取第69页
     ·不同阶次小波分析韵律特征的比较第69-70页
     ·韵律特征与短时特征的比较第70页
     ·概貌韵律特征与细节韵律特征的比较第70-71页
     ·超音段韵律特征组合参数PFO第71-72页
     ·训练语音数量对超音段韵律特征的影响第72页
     ·超音段韵律特征与短时特征的互补性第72-73页
   ·本章小结第73-75页
第5章 声道超音段韵律特征第75-89页
   ·引言第75-76页
   ·声道超音段韵律特征第76-79页
     ·声道韵律第76-77页
     ·超音段声道韵律特征PMFCC第77-78页
     ·PMFCC用于说话人确识第78-79页
   ·音源和声道的超音段韵律组合参数PMFCCFO第79-82页
     ·不同尺度的PMFCCFO第80-81页
     ·训练集大小对确认性能的影响第81页
     ·PMFCCFO参数的噪声鲁棒性第81-82页
   ·输出评分线性融合第82-85页
     ·线性加权系统融合第83-84页
     ·PMFCCFO与MFCC系统的线性融合第84-85页
   ·NIST长语音说话人评测第85-87页
     ·数据库第85页
     ·多子系统融合的说话人确认第85-86页
     ·评测结果分析第86-87页
   ·本章小结第87-89页
第6章 基于特征映射网络的发声器官位置信息特征第89-103页
   ·概述第89-91页
   ·语音的发声特点第91-94页
     ·语音发声特点第91-92页
     ·汉语声母发声特点第92-94页
   ·普通话声母发声位置参数第94-102页
     ·AF参数的提取第95-99页
     ·AF参数的噪声鲁棒性第99-100页
     ·MFCC-AF组合参数第100-102页
   ·本章小结第102-103页
第7章 总结与展望第103-105页
参考文献第105-111页
致谢第111-113页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第113页

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