| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·生物识别技术发展现状 | 第9页 |
| ·说话人识别技术应用概况 | 第9-11页 |
| ·数字信号处理器DSP在语音信号处理中的应用 | 第11-12页 |
| ·主要的研究工作及内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 基础理论 | 第13-28页 |
| ·说话人识别的基本原理 | 第13-19页 |
| ·说话人识别的分类 | 第13-14页 |
| ·说话人识别的过程及系统框架 | 第14-16页 |
| ·说话人识别的主要方法 | 第16-19页 |
| ·说话人特征提取 | 第19-23页 |
| ·预处理及特征提取 | 第19-21页 |
| ·特征评价 | 第21-23页 |
| ·带噪语音信号增强及端点检测 | 第23-26页 |
| ·语音增强基础 | 第23-25页 |
| ·端点检测常用方法 | 第25-26页 |
| ·DSP 编程开发基础 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 说话人多参数组合特征的研究 | 第28-44页 |
| ·常用单一主流特征 | 第28-34页 |
| ·LPC 特征 | 第29-30页 |
| ·LPCC 特征 | 第30-32页 |
| ·MFCC 特征 | 第32-34页 |
| ·二次特征提取 | 第34-37页 |
| ·特征加权 | 第34-35页 |
| ·特征微分 | 第35-36页 |
| ·特征组合 | 第36-37页 |
| ·特征筛选 | 第37页 |
| ·多参数组合特征性能分析 | 第37-43页 |
| ·单一特征维数的影响实验 | 第37-40页 |
| ·单一特征动静态组合实验 | 第40-41页 |
| ·不同特征组合实验 | 第41-42页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于扩展谱相减与 SAP 软门限的带噪语音端点检测 | 第44-56页 |
| ·扩展谱相减 | 第44-49页 |
| ·谱相减基本原理 | 第45-46页 |
| ·标准维纳滤波器 | 第46-47页 |
| ·改进维纳滤波器的扩展谱相减 | 第47-49页 |
| ·基于非语音段概率(SAP)软门限的端点检测 | 第49-52页 |
| ·非语音段概率SAP | 第49-51页 |
| ·SAP 软门限的动态更新 | 第51-52页 |
| ·仿真实验及结论 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 说话人识别系统的 DSP 实现 | 第56-77页 |
| ·基于矢量量化的说话人识别原理 | 第56-57页 |
| ·系统各部分的DSP实现 | 第57-66页 |
| ·特征提取的DSP实现 | 第58-62页 |
| ·失真测度的选择 | 第62-64页 |
| ·识别准则的选择 | 第64-66页 |
| ·说话人码本自适应更新 | 第66-70页 |
| ·说话人语音强度归一化的研究 | 第70-72页 |
| ·实验测试结果 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 全文总结 | 第77-79页 |
| ·主要工作和结论 | 第77页 |
| ·今后待研究的问题 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研工作 | 第83-84页 |
| 中文摘要 | 第84-87页 |
| 英文摘要 | 第87-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 导师及作者简介 | 第91页 |