文本无关说话人识别系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·研究的现实意义 | 第10-11页 |
| ·主要的应用领域 | 第11-12页 |
| ·研究历史与现状 | 第12-14页 |
| ·热点和难点 | 第14-15页 |
| ·说话人识别热点 | 第14页 |
| ·说话人识别难点 | 第14-15页 |
| ·论文的内容安排 | 第15-16页 |
| 第二章 说话人识别技术概述 | 第16-24页 |
| ·基本原理 | 第16-17页 |
| ·基本类型 | 第17-18页 |
| ·常用识别方法 | 第18-20页 |
| ·模板匹配法 | 第18页 |
| ·矢量量化方法 | 第18-19页 |
| ·隐马尔可夫模型方法 | 第19页 |
| ·高斯混合模型方法 | 第19页 |
| ·人工神经网络方法 | 第19-20页 |
| ·支持向量机 | 第20页 |
| ·说话人识别性能评价指标 | 第20-24页 |
| ·说话人辨认系统的评价 | 第20-21页 |
| ·说话人确认系统的评价 | 第21-24页 |
| 第三章 语音信号处理 | 第24-34页 |
| ·语音信号前期处理 | 第24-26页 |
| ·采样与量化 | 第24页 |
| ·预加重 | 第24-25页 |
| ·端点检测 | 第25页 |
| ·分帧 | 第25-26页 |
| ·加窗 | 第26页 |
| ·基音周期 | 第26-27页 |
| ·MFCC参数的提取 | 第27-34页 |
| ·听觉系统的生理机制 | 第27-29页 |
| ·Mel频率简介 | 第29-30页 |
| ·美尔倒谱系数MFCC及其提取算法 | 第30-32页 |
| ·说话人识别系统中语音特征的选取与评价 | 第32-34页 |
| 第四章 高斯混合模型在说话人识别中的应用 | 第34-44页 |
| ·高斯混合模型简介 | 第34-35页 |
| ·高斯混合模型的参数估计 | 第35-41页 |
| ·最大似然估计方法 | 第35-37页 |
| ·区别性训练方法 | 第37-41页 |
| ·GMM模型在说话人识别中的具体应用 | 第41-44页 |
| ·GMM在说话人辨认中的应用 | 第41-42页 |
| ·GMM在说话人确认中的应用 | 第42-44页 |
| 第五章 系统实现与实验结果 | 第44-57页 |
| ·实验平台 | 第44页 |
| ·硬件平台 | 第44页 |
| ·软件平台 | 第44页 |
| ·实验语音库 | 第44页 |
| ·说话人辨认系统 | 第44-52页 |
| ·高斯混合度对识别率影响 | 第44-46页 |
| ·训练集大小对识别率的影响 | 第46-47页 |
| ·测试语音长度对识别率的影响 | 第47页 |
| ·区别性训练方法 | 第47-48页 |
| ·基于聚类优化GMM提高识别速度的方法 | 第48-52页 |
| ·说话人确认系统 | 第52-57页 |
| ·区别性训练方法 | 第52-55页 |
| ·基于聚类优化GMM提高识别速度的方法 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
