基于蚁群算法的说话人识别系统的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 1 引言 | 第12-20页 |
| ·说话人识别的背景和意义 | 第12-14页 |
| ·说话人识别的研究现状 | 第14-16页 |
| ·说话人识别的技术难点 | 第16-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-20页 |
| 2 说话人识别简介 | 第20-34页 |
| ·说话人识别的概念 | 第20-21页 |
| ·说话人识别的基本结构 | 第21-31页 |
| ·预处理 | 第22-25页 |
| ·说话人识别特征的选取 | 第25-29页 |
| ·说话人识别方法的研究 | 第29-31页 |
| ·性能评价标准 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 3 蚁群算法应用于高斯参数估计 | 第34-49页 |
| ·基于GMM的说话人识别方法 | 第34-37页 |
| ·GMM模型描述 | 第34-35页 |
| ·GMM模型的参数估计 | 第35-36页 |
| ·GMM模型说话人识别 | 第36-37页 |
| ·蚁群算法 | 第37-43页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第37-39页 |
| ·蚁群算法的特点及其应用 | 第39-40页 |
| ·多维函数优化的蚁群算法模型 | 第40-43页 |
| ·基于蚁群算法的GMM参数估计 | 第43-49页 |
| ·蚁群算法的策略选择 | 第43-45页 |
| ·基于蚁群算法的GMM参数估计 | 第45-49页 |
| 4 基于蚁群算法的说话人识别系统的实现 | 第49-63页 |
| ·语音输入 | 第49-50页 |
| ·预处理和提取特征矢量 | 第50-51页 |
| ·蚁群算法对特征矢量聚类 | 第51-56页 |
| ·蚁群算法的“城市”结构 | 第52页 |
| ·目标函数 | 第52-53页 |
| ·自变量编解码 | 第53-54页 |
| ·信息素更新 | 第54-55页 |
| ·蚁群数量的选择 | 第55-56页 |
| ·说话人GMM模型参数的生成 | 第56-57页 |
| ·识别决策 | 第57页 |
| ·识别方法 | 第57页 |
| ·识别策略 | 第57页 |
| ·系统图形界面及其功能的实现 | 第57-61页 |
| ·菜单File Menu的使用 | 第58页 |
| ·普通按钮Push Button的使用 | 第58-59页 |
| ·单选按钮Radio Button的使用 | 第59页 |
| ·编辑框Edit Box的使用 | 第59页 |
| ·画图工具的使用 | 第59-60页 |
| ·总的系统界面图 | 第60-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-63页 |
| 5 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者简历 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
