基于HMM模型的说话人识别系统的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-10页 |
| ·研究进展 | 第10-11页 |
| ·说话人识别的发展 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·本论文的工作及内容安排 | 第11-13页 |
| ·实验的语音库 | 第11-12页 |
| ·论文的内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 说话人识别的特征参数 | 第13-25页 |
| ·语音信号的基本特征 | 第13-14页 |
| ·语音信号的基本介绍 | 第13-14页 |
| ·音量 | 第14页 |
| ·过零率 | 第14页 |
| ·端点侦测 | 第14-19页 |
| ·孤立词的端点侦测 | 第14-15页 |
| ·连续语音切分 | 第15-19页 |
| ·梅尔倒谱 | 第19-21页 |
| ·Fisher线性判别法则 | 第21-24页 |
| ·利用LDA对梅尔倒谱进行特征抽取 | 第24-25页 |
| 第三章 矢量量化 | 第25-28页 |
| ·矢量量化的基本要素 | 第26页 |
| ·VQ实现 | 第26-28页 |
| 第四章 隐马尔科夫模型 | 第28-42页 |
| ·HMM的基本思想 | 第28-31页 |
| ·Markov链 | 第28-29页 |
| ·HMM的基本概念 | 第29-30页 |
| ·HMM的定义 | 第30-31页 |
| ·HMM的基本算法 | 第31-34页 |
| ·前向、后向、前向-后向算法 | 第31-33页 |
| ·Viterbi算法 | 第33页 |
| ·Baum-Welch算法 | 第33-34页 |
| ·HMM算法实现中的问题 | 第34-40页 |
| ·初始模型的选取 | 第34-35页 |
| ·多个观察值序列训练 | 第35-36页 |
| ·比例因子问题 | 第36-38页 |
| ·Markov链的形状 | 第38-40页 |
| ·高斯混合模型 | 第40-42页 |
| 第五章 系统实现 | 第42-48页 |
| ·系统概述 | 第42-43页 |
| ·语音切分算法的实验 | 第43-46页 |
| ·HMM的训练实验 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·全文总结 | 第48页 |
| ·需要进一步探索的课题 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第53-54页 |
| 发表的论文: | 第53页 |
| 参与的科研项目: | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
